1.手部关键点检测2：YOLOv5实现手部检测(含训练代码和数据集)
2.手把手教你使用YOLOV5训练自己的指标目标检测模型-口罩检测
3.YOLOv1-YOLOv5+YOLOv7细节详解与总结
4.yolo怎么样
5.详解YOLO检测算法的训练参数
6.自学笔记：目标检测之YOLOv5 开源代码项目调试与讲解----持续更新中
手部关键点检测2：YOLOv5实现手部检测(含训练代码和数据集)
手部关键点检测第二部分：使用YOLOv5进行手部检测（附带训练代码和数据集）
本篇将专注于手部检测模型的开发，采用自上而下的源码方法，分为两阶段：首先进行手部检测，指标然后估计手部关键点。源码所采用的指标框架是基于开源的YOLOv5项目。
项目成果包括一个精度高达mAP_0.5=0.，源码同步cm13源码mAP_0.5:0.=0.的指标手部检测模型，以及轻量化版本的源码yolov5s_和yolov5s_模型，均适用于普通Android手机，指标CPU(4线程)约ms左右，源码GPU约ms左右。指标
手部检测结果和手部关键点检测效果已经展示，源码并提供了Android手部关键点检测APP的指标下载链接。
1.1 手部检测数据集说明
收集了三个手部检测数据集：Hand-voc1，源码Hand-voc2和Hand-voc3，指标总共有+张，标注格式统一为VOC数据格式，便于深度学习手部目标检测模型算法开发。
1.2 自定义数据集
如果需要调整数据集进行训练，或自定义数据集，可以参考相应步骤。
2. 基于YOLOv5的手部检测模型训练
训练Pipeline基于YOLOv5进行，使用GitHub上的YOLOv5项目，需要将原始数据集转换为YOLO的格式。项目代码已在Ubuntu和Windows系统上验证，确保无误。
训练数据准备、配置数据文件、模型文件，选择轻量化的yolov5s模型，该模型计算量减少了倍，参数量减少了7倍，适应手机端性能。
训练过程可视化使用Tensorboard，训练结果输出包括各种性能指标。
3. Python版本手部检测效果展示
项目提供demo.py文件用于测试模型效果，兼容Windows系统。展示手部检测结果。
4. 提升模型性能的建议
通过调整数据集、参数配置，可进一步提高模型性能。
5. 手部检测与手部关键点检测
项目已实现Android版本的手部检测与关键点检测，应用在普通Android手机上达到实时效果，满足业务性能需求。
6. 项目源码下载
项目包含手部检测数据集、训练代码和测试代码，支持Android应用开发。
完成的手部检测与关键点检测，可应用于多种场景，提供高性能、实时的手部检测解决方案。
手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型-口罩检测
实现口罩检测的目标检测模型的制作教程 为了达到预期的效果，我们将制作一个口罩检测的opencv 源码调试模型，并通过pyqt5进行封装，实现、视频以及摄像头实时的口罩检测功能。 首先，前往链接下载所需的代码。 配置环境 对于不熟悉pycharm和anaconda的小伙伴，建议先阅读csdn博客中的内容，了解如何进行基本操作。 如何在pycharm中配置anaconda的虚拟环境可以通过另一篇csdn博客进行查看。 在anaconda安装完成后，切换至国内源以提升下载速度。操作方法如下： 创建python3.8的虚拟环境，执行命令如下： 完成pytorch的安装，根据GPU或CPU版本进行具体步骤参考相关博客。 安装前需确保显卡驱动已更新，并选择对应型号的版本（系显卡需要使用cuda）。 创建虚拟环境以避免框架间冲突，使用如下命令进行安装： 安装完毕后，测试GPU是否可用。 进行pycocotools的安装，使用更简单的安装方法。 运行结果将保存在runs目录下。 检测代码功能强大，支持多种图像与视频流的检测，具体使用方法请参照官方指南。 数据处理 将数据转换为yolo格式，并准备用于训练的数据集。 推荐使用labelimg进行数据标注，通过pip指令安装，执行命令进行安装。 启动labelimg后，按照以下步骤进行标注：打开目录
设置标注文件保存位置并开启自动保存功能
开始标注，绘制目标框并标记类别，使用快捷键提高效率
标注完成后，将生成对应的txt文件。 数据集配置 创建mask_data.yaml文件以方便后续训练。 数据集准备完毕后，开始模型训练。 在models目录下创建mask_yolov5s.yaml文件，配置模型参数。 确保代码目录下有以下文件。 执行训练代码，等待模型训练完成。 训练结果将保存在train/runs/exp3目录下。 模型评估 评估指标包括mAP、召回率recall和精度precision。mAP衡量模型性能，值越接近1表示性能越好。 通过绘制PR曲线（召回率与精度曲线），计算mAP值。 若目录下无曲线图，可能未完成验证过程，php源码美化可使用特定命令生成。 模型使用 在detect.py目录下进行模型应用，执行相关命令以获取检测结果。 构建可视化界面 利用pyqt5设计界面，替换window.py文件中的模型地址为你的模型路径，设置GPU（如有）以加快识别速度。 运行图形化界面，测试模型效果。 以上步骤指导你完成口罩检测模型的制作与应用。如有疑问或需要进一步帮助，请参考相关技术文档或社区资源。YOLOv1-YOLOv5+YOLOv7细节详解与总结
YOLO算法：从V1到V7的细节解析与比较
YOLO系列算法以其高效性和实时性在物体检测领域占据重要地位。YOLO的核心评价指标围绕IOU（Intersection over Union，交并比）展开，它衡量预测框与真实框的重合程度。当IOU超过阈值，预测被认为是正确的。混淆矩阵则为我们提供了一套全面的精度评估工具，包括Accuracy、Precision、Recall、P-R曲线、AP和mAP等。
- Accuracy：预测为正类的正确比例，代表总体分类的正确性。
- Precision：预测为正例的正确率，强调精确性。
- Recall：检测出的正例占所有正例的比例，衡量模型的漏检情况。
- P-R曲线：精度与召回率之间的平衡图，理想情况下，曲线越靠近左上角，性能越好。
- AP (Average Precision)：PR曲线下的面积，数值越高，模型精度和召回率越高。
- mAP (mean Average Precision)：平均AP，反映模型整体性能，mAP@0.5评估YOLO性能，mAP@[0.5:0.]则衡量预测框的精准度。
YOLOv1，年的突破，以其单阶段检测和简洁结构赢得了实时性能，但精度相对较低，受网格限制。NMS（非极大值抑制）作为后处理技术，优化了预测框的质量。YOLOv2在年引入了批量归一化和高分辨率分类器，显著提升了速度和准确性。
- YOLOv1：单阶段，实时性好，精度较低。unix rand源码
- YOLOv2：速度与准确性的提升，引入归一化和高分辨率技术。
后续版本如YOLOv3、v4通过优化结构、训练策略和激活函数来迭代改进。例如，CSPDarknet、SPP和PAN等结构提升了模型的性能和泛化能力。YOLOv5和YOLOv7则分别在模块设计和特征提取上进行了创新，例如Mosaic数据增强和ELAN、MP等组件，进一步提高了检测效果。
YOLOv5还引入了重参数化概念，通过模型压缩或结构优化，以更高效的方式达到类似甚至更好的性能。在损失函数上，CIoU Loss和SAT等技术帮助优化模型的鲁棒性和收敛性。
总结来说，YOLO系列从V1到V7不断迭代，通过技术革新和优化，实现了速度、精度和复杂度的平衡，成为当前物体检测领域不可或缺的一部分。
yolo怎么样
YOLO（You Only Look Once）是一种用于目标检测的技术，它比传统目标检测方法更快，更有效。YOLO是一种深度学习算法，可以检测给定图像中的任何物体，并返回识别的物体的位置和类别。YOLO可以整体上理解图像，而不是细分成多个部分，从而大大缩短检测和识别的时间。
YOLO的优势
YOLO的优势在于能够检测出一副图像中的所有物体，可以检测出一副图像中的任何物体，不管它的大小和位置。另外，YOLO不需要预先训练，它可以直接从原始数据集中训练，这大大减少了训练时间。此外，YOLO在检测和识别上要比传统方法更快，可以大大提高检测速度。
YOLO应用场景
YOLO在机器视觉领域有着广泛的应用，可以用于自动驾驶、安防、医疗、无人机等领域。例如，在自动驾驶领域，YOLO可以检测出路上的行人、车辆等，从而帮助自动驾驶汽车更安全地行驶。驱动源码调试此外，YOLO还可以用于安防，可以检测出不安全的行为，以及无人机的应用，可以辅助无人机更准确地拍摄照片。
YOLO的缺点
YOLO也有一些缺点，它不能检测出一个图像中的多个物体，只能检测出一个物体。此外，YOLO在识别物体的精度上不如传统方法，而且它的识别结果可能会受到噪声的影响。
YOLO的性能指标
YOLO的性能指标主要有准确率，它可以衡量YOLO识别出物体的准确率；还有召回率，它可以衡量YOLO检测出物体的召回率。此外，YOLO还有检测速度，可以衡量YOLO检测出物体的速度，以及识别准确度，可以衡量YOLO识别出物体的准确率。
详解YOLO检测算法的训练参数
目标检测，一项“一招鲜，吃遍天”的AI技术，广泛应用于交通、医疗、环保、机械等各行各业。对于外行人而言，面对上百种场景时，往往认为每一种都是独立的技术。实际上，无论是检测道路积水、流动摊贩、门前脏乱还是违规撑伞等，这些场景都可以归结为针对特定目标进行检测的问题。因此，构建一个通用的检测平台，能够解决所有检测需求，比一个个项目逐一进行更为高效。
目标检测算法中，YOLO（You Only Look Once）算法因其高效性而受到广泛使用。尽管涉及上百种要识别的场景，但核心技术仍然是目标检测算法，且通常采用YOLO算法。然而，要实现高水平的检测效果，获取充足且标记准确的训练数据是至关重要的挑战。为了提高模型的泛化能力和性能，数据增强技术如图像翻转、旋转、改变透明度等被广泛应用，以模拟更广泛的数据集。
在YOLO算法的训练过程中，参数配置对于实现预期的检测效果至关重要。以YOLOv8为例，其配置文件（ultralytics\cfg\default.yaml）包含了任务模式、训练、分割、分类、测试、预测、可视化、导出、超参数等多个方面的配置选项，总计逾百项。尽管配置中大多使用默认值作为通用设置，但了解并调整这些参数对于优化模型性能具有重要意义。
以数字检测为例，如果未对训练参数进行适当调整，直接使用默认配置进行训练，可能导致检测效果不佳。这是因为参数配置直接影响了模型的训练过程，如图像翻转（fliplr）概率的设置。默认情况下，图像会被%翻转，这在某些场景下（如数字检测）可能并非最佳选择。例如，数字2水平翻转后变为5，这会导致模型将2误认为5，从而降低检测准确性。
增强技术是训练过程中不可或缺的步骤，它通过模拟更广泛的数据集来提高模型的泛化能力。在YOLOv8中，常用的增强设置包括但不限于图像翻转、旋转、改变透明度等操作。然而，这些增强操作的适用性取决于具体场景需求。例如，在检测车辆行驶时，轮胎朝天的图像可能表示翻车的情况，因此在该场景下开启或关闭图像增强操作需要根据实际情况进行调整。
除了影响检测准确性的参数配置，训练效率也受到其他参数的影响，如训练批次大小（batch）和数据加载线程数（workers）。批次大小决定了每次训练时使用的数量，而数据加载线程数则影响了数据加载的并行处理能力。合理的参数设置可以优化训练效率，避免资源浪费或训练瓶颈。在实际应用中，通常需要通过实验和观察来确定最佳的参数组合，以平衡模型训练的准确性和效率。
总之，理解并调整YOLO检测算法的训练参数对于实现高精度的检测效果至关重要。通过合理配置参数，可以显著提高模型的泛化能力和检测准确性，从而在实际应用中发挥出最佳性能。在未来的内容中，我们将探讨如何通过分析训练结果（如损失函数变化、准确率等指标）来评估YOLO检测算法的训练效果，以期为用户提供更全面的指导和实践建议。
自学笔记：目标检测之YOLOv5 开源代码项目调试与讲解----持续更新中
首先下载yolov5的项目，然后安装所需的库pip install requirements，接着运行detect.py文件。
重要提醒：安装环境时，必须按照yolov5 requirement的要求进行安装，否则可能会报错。安装的原则是torch版本要符合要求，但也不能超过你的cuda版本，需选择适合的版本。
在detect.py文件中，参数weights用于指定yolo模型，如yolo5l.pt、yolo5s.pt等，不同版本对应不同的检测速度和效果。source参数指定检测来源，可以是、文件夹或视频。img-size指定大小，conf-thres设置置信度阈值，iou-thres用于NMS最大值抑制，max-det设置检测数量，view-img实时显示检测结果，save-txt保留txt文本标签，save-conf保存置信度信息，save-crop进行切片操作，--classes参数用于筛选标签，agnostic-nms和augment为增强函数，--project和--name参数用于保存文件路径和路径名。
train.py文件中的参数包括weights指定权重文件路径，cfg指定配置文件路径，hyp指定配置文件，epochs设置迭代次数，batch-size设置训练速度，workers设置线程数，patience设置训练轮数。
val.py文件中的参数包括task、augment、verbose，用于验证模型，并显示精确度、召回率等指标。
创建自己的数据集时，推荐使用makesense进行标注，并确保数据集包含images和label文件夹，以及test、train、val文件夹。训练前的配置包括.yaml文件的设置，可以直接复制coco.yaml文件，修改路径。拓展部分介绍了如何修改train.py中的参数，以适应自定义的yaml文件。
SOTA！目标检测开源框架YOLOv6 3.0版本来啦
美团视觉智能部近期发布YOLOv6 3.0版本，显著提升了目标检测的综合性能。新版本对所有YOLOv6系列模型进行了升级，引入了大分辨率P6模型，并且在YOLOv6-L6模型上，检测精度和速度超越了YOLOv7-E6E，位列实时目标检测榜单榜首。本文详细介绍了YOLOv6 3.0中的技术创新和优化，旨在为相关领域工作者提供启发。
1. 概述
在1月6日，美团视觉智能部发布了YOLOv6 3.0版本，以更高的检测性能将目标检测技术推向新高度。新版本不仅升级了所有YOLOv6模型系列，还推出了P6大分辨率模型。YOLOv6-L6在T4卡上的推理速度达到 FPS，检测精度高达.2% AP，超越了YOLOv7-E6E，成为当前实时目标检测榜单的SOTA。
2. 关键技术介绍
更新主要围绕Neck网络设计、训练和蒸馏策略进行创新和优化。
2.1更强表征能力的RepBi-PAN Neck网络
有效多尺度特征融合对目标检测至关重要。RepBi-PAN网络通过双向融合，提高浅层特征的参与度，增强了融合特征的表达能力，尤其对小物体定位有益。通过引入双向连接模块，浅层特征能更高效地融入多尺度特征融合，提升检测精度。
2.2全新锚点辅助训练策略
基于深度学习的目标检测技术分为Anchor-based和Anchor-free两类，各有优势。实验表明，使用Anchor-based策略的YOLOv6-N模型在小、中、大目标上的AP指标更高。引入锚点辅助训练策略，结合Anchor-based和Anchor-free两种范式，优化全阶段网络，提升模型检测精度。
2.3无痛涨点的DLD解耦定位蒸馏策略
在蒸馏任务中，引入DFL分支实现定位信息的蒸馏。然而，这影响了小模型的速度。DLD算法解耦检测任务和蒸馏任务，通过强化回归分支和分支蒸馏策略，优化网络，同时在测试阶段移除冗余DFL分支，保持精度，实现无痛涨点。
3. 总结
本文深入分析了YOLOv6 3.0版本的技术创新和优化，为相关领域的研究提供参考。未来，团队将持续完善YOLOv6社区生态，欢迎更多社区成员参与，共同构建适用于工业界的高效目标检测框架。
YOLOV5目标检测-评价指标
在评估目标检测算法的性能时，一系列量化指标被广泛采用，它们从不同角度揭示了算法的效能。首先，检测速度方面的考量包括帧率（FPS）和浮点运算量（FLOPS），它们衡量的是算法处理图像的速度和计算效率。
精度是评估的核心，通用的指标有：准确率，即预测结果正确性的比例；精确度（Precision），即预测为正类的样本中，实际为正类的比例，反映预测的准确性；召回率（Recall），衡量检测出的正类样本占所有实际正类的比例，关注漏检情况；平均精度（Average Precision, AP）和平均精度均值（mAP）是综合考虑精度与召回率的指标。
理解这些指标之前，要明白基本的混淆矩阵概念，其中 TP（真阳性）、FP（假阳性）、FN（假阴性）、TN（真阴性）分别代表预测结果与实际结果的四种情况。交并比（Intersection over Union, IoU）则衡量预测框与真实框的重叠程度，是衡量定位准确性的关键。
精确度、召回率和准确率的计算公式各有不同，它们共同刻画了模型在分类任务中的表现。通过这些指标，我们可以全面评估算法的性能，确保在速度和精度之间找到最佳平衡。
若对更深入的探讨感兴趣，可以关注我们的微信公众号：人工智能感知信息处理算法研究院，或访问我们的知乎主页：zhihu.com/people/zhuime...
一文详解YOLOV8网络结构和训练自定义数据集
文档地址： docs.ultralytics.com/
git地址： github.com/ultralytics/...
Yolo(You Only Look Once)是一种one-stage目标检测算法，仅需“看”一次即可识别中的物体类别和边界框。Yolov8是Ultralytics公司推出的最新Yolo系列目标检测算法，适用于图像分类、物体检测与实例分割等任务。
Yolov8的创新点在于提供了一个全新的SOTA模型，包括P5 和P6 分辨率的目标检测网络和基于YOLACT的实例分割模型。模型提供了N/S/M/L/X不同尺度的版本，以适应不同部署平台和应用场景。模型采用了CSP模块思想的C2f模块进行进一步轻量化，沿用了SPPF模块，并对不同模型进行了精心微调，提高了模型性能。Backbone部分将Yolov5中的C3模块替换为C2f模块。Neck部分使用了PAN的思想，但移除了1*1降采样层。Head部分采用了解耦头结构，将分类和检测头分离，并从Anchor-Based换为Anchor-Free。Loss计算使用VFL Loss作为分类损失（实际训练中使用BCE Loss），DFL Loss+CIOU Loss作为回归损失。标签分配采用Task-Aligned Assigner策略。
Yolov8模型结构包括但不限于：提供SOTA模型、C2f模块的使用、Backbone与Neck的对比、Head结构的改进、Loss计算与标签分配策略。
Yolov8模型的时间版本发布与网络结构图，C2f与C3模块对比。
Head部分将耦合头改为了类似Yolox的解耦头结构，并针对回归分支使用了DFL策略中的积分表示法，将坐标转变成分布。
损失计算包括两部分：正负样本分配策略与Loss计算，使用Task-Aligned Assigner策略。具体策略为：对所有像素点预测的Cls score和Reg Score进行加权，通过加权分数排序选择Topk个正样本。
backbone、正负样本分配策略、损失计算的详细说明，包含分类损失BCE Loss与回归损失。
详细说明yolov8网络参数、目标检测中的评价指标（IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU），包括指标的计算、优缺点。
介绍基于yolov8训练自定义数据集的步骤：环境搭建、配置文件编写、验证环境、修改类别数、开始训练（CLI或Python api方式）、模型加载与预测结果输出。
