YOLOv5独家首发改进新主干:改进版目标检测新范式骨干PPHGNetv2,百度PaddlePaddle出品,有效提升YOLOv5检测器检测精度

本文主要是介绍YOLOv5独家首发改进新主干:改进版目标检测新范式骨干PPHGNetv2,百度PaddlePaddle出品,有效提升YOLOv5检测器检测精度,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

💡本篇内容:YOLOv5独家首发改进新主干:改进版目标检测新范式骨干PPHGNetv2,百度PaddlePaddle出品,有效提升YOLOv5检测器检测精度

💡🚀🚀🚀本博客 改进源代码改进 适用于 YOLOv5 按步骤操作运行改进后的代码即可

💡本文提出改进 原创 方式:二次创新,YOLOv5专属

PPHGNetv2理论部分 + 原创最新改进 YOLOv5 代码实践改进

文章目录

    • PPHGNetv2理论部分 + 原创最新改进 YOLOv5 代码实践改进
      • 参数量、计算量减少
      • 网络结构
      • 核心
    • 二、结合 YOLOv5 改进 PPHGNetv2 网络
      • 2.1 原创配置
      • 2.1 网络配置
      • 3.2 核心代码
      • 修改部分
      • 修改代码
      • 3.3 运行代码</

这篇关于YOLOv5独家首发改进新主干:改进版目标检测新范式骨干PPHGNetv2,百度PaddlePaddle出品,有效提升YOLOv5检测器检测精度的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/317692

相关文章

有效利用MRP能为中小企业带来什么?

在离散制造企业,主流的生产模式主要为面向订单生产和面向库存生产(又称为预测生产),在中小企业中,一般为面向订单生产,也有部分面向库存和面向订单混合的生产方式(以面向订单为主,面向库存为辅),主要是应对市场需求的波动,对生产稳定性造成影响。 制定资源计划至关重要,但很多中小企业目前依赖人工、Excel表格等传统方式做各种记录、统计分析。时常会遇到: 生产任务无法统筹安排, 采购不及时, 订单

(超详细)YOLOV7改进-Soft-NMS(支持多种IoU变种选择)

1.在until/general.py文件最后加上下面代码 2.在general.py里面找到这代码,修改这两个地方 3.之后直接运行即可

YOLOv8改进 | SPPF | 具有多尺度带孔卷积层的ASPP【CVPR2018】

💡💡💡本专栏所有程序均经过测试,可成功执行💡💡💡 专栏目录 :《YOLOv8改进有效涨点》专栏介绍 & 专栏目录 | 目前已有40+篇内容,内含各种Head检测头、损失函数Loss、Backbone、Neck、NMS等创新点改进——点击即可跳转 Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP) 是一种在深度学习框架中用于语义分割的网络结构,它旨

基于CTPN(tensorflow)+CRNN(pytorch)+CTC的不定长文本检测和识别

转发来源:https://swift.ctolib.com/ooooverflow-chinese-ocr.html chinese-ocr 基于CTPN(tensorflow)+CRNN(pytorch)+CTC的不定长文本检测和识别 环境部署 sh setup.sh 使用环境: python 3.6 + tensorflow 1.10 +pytorch 0.4.1 注:CPU环境

百度OCR识别结构结构化处理视频

https://edu.csdn.net/course/detail/10506

3月份目标——刷完乙级真题

https://www.patest.cn/contests/pat-b-practisePAT (Basic Level) Practice (中文) 标号标题通过提交通过率1001害死人不偿命的(3n+1)猜想 (15)31858792260.41002写出这个数 (20)21702664840.331003我要通过!(20)11071447060.251004成绩排名 (20)159644

IPython小白教程:提升你的Python交互式编程技巧,通俗易懂!

IPython是一个增强的Python交互式shell,它提供了丰富的功能和便捷的交互方式,使得Python开发和数据分析工作更加高效。本文将详细介绍IPython的基本概念、使用方法、主要作用以及注意事项。 一、IPython简介 1. IPython的起源 IPython由Fernando Pérez于2001年创建,旨在提供一个更高效的Python交互式编程环境。 2. IPyt

基于深度学习的轮廓检测

基于深度学习的轮廓检测 轮廓检测是计算机视觉中的一项关键任务,旨在识别图像中物体的边界或轮廓。传统的轮廓检测方法如Canny边缘检测和Sobel算子依赖于梯度计算和阈值分割。而基于深度学习的方法通过训练神经网络来自动学习图像中的轮廓特征,能够在复杂背景和噪声条件下实现更精确和鲁棒的检测效果。 深度学习在轮廓检测中的优势 自动特征提取:深度学习模型能够自动从数据中学习多层次的特征表示,而不需要

CSS中的表格专有属性:提升表格布局与样式的灵活性

CSS为表格提供了一系列专有属性,这些属性使得开发者能够对表格的布局和样式进行精细控制。在本文中,我们将介绍几个关键的CSS表格属性:table-layout、border-spacing、border-collapse 和 empty-cells,以及它们如何影响表格的显示效果。 1. table-layout table-layout属性定义了表格的布局算法,主要有两个值: auto:浏

关于文章“python+百度语音识别+星火大模型+讯飞语音合成的语音助手”报错的修改

前言 关于我的文章:python+百度语音识别+星火大模型+讯飞语音合成的语音助手,运行不起来的问题 文章地址: https://blog.csdn.net/Phillip_xian/article/details/138195725?spm=1001.2014.3001.5501 1.报错问题 如果运行中报错,且报错位置在Xufi_Voice.py文件中的pcm_2_wav,如下图所示