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主干网络篇 | YOLOv5/v7 更换主干网络之 ResNet50/ResNet101 | 对比实验必备

主干网络篇 | YOLOv5/v7 更换主干网络之 ResNet50/ResNet101 | 对比实验必备 1. 简介 ResNet 是近年来最受欢迎的深度卷积神经网络架构之一，它以其优异的性能和鲁棒性而著称。ResNet50 和 ResNet101 是 ResNet 家族中最常用的两个模型，它们分别具有 50 层和 101 层残差块。 YOLOv5 和 YOLOv7 是目前流行的实时目标检

【YOLOv5/v7改进系列】引入特征融合网络——ASFYOLO

一、导言 ASF-YOLO结合空间和尺度特征以实现精确且快速的细胞实例分割。在YOLO分割框架的基础上，通过引入尺度序列特征融合(SSFF)模块来增强网络的多尺度信息提取能力，并利用三重特征编码器(TFE)模块融合不同尺度的特征图以增加细节信息。此外，还引入了通道和位置注意力机制(CPAM)，整合SSFF和TFE模块，专注于有信息的通道和与小物体空间位置相关的特征，从而提升检测和分割性能

【纯干货级教程】深度学习/目标检测训练出的loss曲线应该怎么观察分析判断？——以YOLOv5/v7为例

相信很多刚刚接触目标检测系列算法小伙伴跑深度学习算法时会有许多困惑，比如训练得出的loss曲线有什么意义？选择哪个算法模型作为baseline、选择哪个参数量/复杂度/深度的模型进行训练最为合适？本文主要从训练过程中、训练得出的结果文件来进行阐述如何对自己的模型进行精进。当然，本文在阐述的时候可能会存在结论。不全的情况，若你有相关疑问，欢迎在评论区批评指正、互相交流！我也会在后续持续进行更

【YOLOv5/v7改进系列】改进池化层为RT-DETR的AIFI

一、导言 Real-Time DEtection TRansformer（RT-DETR），是一种实时端到端目标检测器，克服了Non-Maximum Suppression（NMS）对速度和准确性的影响。通过设计高效的混合编码器和不确定性最小化查询选择，RT-DETR在保持准确性的同时提高了速度，实现了实时检测的要求。实验结果表明，RT-DETR在COCO数据集上达到了53.1％的平均精度（

【YOLOv5/v7改进系列】替换上采样层为Dysample

一、导言介绍了一种名为DySample的超轻量级且高效的动态上采样器。DySample旨在解决当前动态上采样技术如CARAFE、FADE和SAPA虽然性能提升显著但带来大量计算负担的问题，这些问题主要来源于动态卷积的时间消耗以及用于生成动态核的额外子网络。此外，FADE和SAPA需要高分辨率特征引导，这在一定程度上限制了它们的应用场景。 DySample通过绕过动态卷积，从点采样的角度重

android.support v4、v7、v13、v14、v17的区别和应用场景

google提供了Android Support Library package 系列的包来保证来高版本sdk开发的向下兼容性，即我们用4.x开发时，在1.6等版本上，可以使用高版本的有些特性，如fragement,ViewPager等，下面，简单说明下这几个版本间的区别： Android Support v4: 这个包是为了照顾1.6及更高版本而设计的，这个包是使用最广泛的，eclipse新建

【YOLOv5/v7改进系列】引入Slimneck-GSConv

一、导言 GSConv旨在平衡模型的准确度与速度，针对自动驾驶车辆中目标检测任务设计。从类脑研究中得到的直观理解是，具有更多神经元的模型能够获得更强的非线性表达能力。但是，不容忽视的是生物大脑处理信息的强大能力和低能耗远远超过计算机。强大的模型不能仅仅通过无限制地增加模型参数的数量来构建。当前阶段，轻量化设计对于缓解高计算成本是有效的，这主要通过使用深度可分离卷积(DSC)操作来减少参数量和

【YOLOv5/v7改进系列】引入AKConv——即插即用的卷积块

一、导言介绍了一种名为AKConv（Alterable Kernel Convolution）的新型卷积操作，旨在解决标准卷积操作存在的两个根本性问题。首先，标准卷积操作受限于局部窗口，无法捕获来自其他位置的信息，且其采样形状固定；其次，卷积核的大小固定为k×k的正方形，参数数量随着尺寸的增加呈平方增长，这在硬件资源上不够友好。 AKConv的关键创新点在于它能够提供任意数量的参数和任意

3DF Zephyr v7 解锁版安装教程 (照片转三维模型软件)

前言 3DF Zephyr是一款照片转三维模型软件，可以导出许多常见的3D格式，甚至无需外部工具即可生成无损视频。此外，可以生成真正的正射影像，数字高程模型（DTM），甚至可以计算面积，体积，角度和轮廓线。一、下载地址下载链接：http://dygod/ITSource 点击搜索： 3DF 二、安装步骤 1、解压文件，解压后点击执行 2、选择安装路径 3、点击【安装】

去除appcompat_v7（第二种方法的补充）

当我们创建新的Android项目移除 create Activity前的选项框，通过这样做，eclipse将不会自动引用这个库项目“appcompat_v7”。然后你可以手动地创建主活动。但是如果你有fragment和actionbar这些控件时注意一定要引用。之前的方式请点击这里！！！

如何在Eclipse里正确导入Android support v7 appcompat library

参考 http://stackoverflow.com/questions/26878803/how-to-add-android-support-v7-libraries-in-eclipse 步骤很详细，这个步骤说的是 android/support/v7/cardview 的导入过程，appcompat也一样，这里就不翻译了。 Make sure you have dow

报错：Binary XML file line #7: Error inflating class android.support.v7.widget.RecyclerView

最近学习RecyclerView,使用eclipse引用RecyclerView，编写完demo后编译没有问题，一运行就挂掉，错误如下： 07-22 23:05:34.553: D/AndroidRuntime(2968): Shutting down VM07-22 23:05:34.560: E/AndroidRuntime(2968): FATAL EXCEPTION: main0

Makefile解析(ARM LINLON V5/V7 VPU firmware tools例)

根目录Makefile 初始化一些变量TARGETS := model executiontb cpuROOT_DIR?=$(abspath $(CURDIR))OUT_DIR?=$(abspath $(CURDIR))ADDR_FILE:=$(ROOT_DIR)/build/mmu_addr.txtmake all 执行 make helpall: help.PHONY后面跟

appcompat_v7 引起的新建Android工程编译不过的问题

最近新建Android工程时，发现创建出来的工程多了一个"appcompat_v7"，eclipse显示错误，错误提示为：““The container ‘Android Dependencies‘ references non existing library ‘/******/appcompat_v7.jar‘”；一直没有搞明白为什么会出这个错，后来查了一下资料，这个问题的规避方法有：

问题：Conflict with dependency 'com.android.support:appcompat-v7' in project ':app'……

不同版本jar包冲突 as工程报如下错误： Error:Execution failed for task ':app:preDebugAndroidTestBuild'.> Conflict with dependency 'com.android.support:appcompat-v7' in project ':app'. Resolved versions for app (26.

【开发记录】arm v7配置青龙面板

https://github.com/whyour/qinglong/issues/1574#issuecomment-1609148590 贴一下解决措施，太有用了，直接用官方命令改一下就可以用： sudo docker run -dit \-v $PWD/ql/data:/ql/data \-p 5700:5700 \-e QlBaseUrl="/" \-e QlPort="5700" \

即插即用篇 | YOLOv5/v7引入Haar小波下采样 | 一种简单而有效的语义分割下采样模块

本改进已集成到 YOLOv5-Magic 框架。下采样操作如最大池化或步幅卷积在卷积神经网络（CNNs）中被广泛应用，用于聚合局部特征、扩大感受野并减少计算负担。然而，对于语义分割任务，对局部邻域的特征进行池化可能导致重要的空间信息丢失，这有助于逐像素预测。为了解决这个问题，我们引入了一种简单而有效的池化操作，称为基于Haar小波的下采样（HWD）模块。该模块可以轻松集成到CNNs中

主干网络篇 | YOLOv5/v7 更换骨干网络之 HGNetv2 | 百度新一代超强主干网络

本改进已融入到 YOLOv5-Magic 框架。论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.08069 代码地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection 中文翻译：https://blog.csdn.net/weixin_43694096/article/details/131353118 文

基于深度学习的番茄成熟度检测系统（网页版+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集）

摘要：在本博客中，我们深入探讨了基于YOLOv8/v7/v6/v5的番茄成熟度检测系统。核心技术基于YOLOv8，同时融合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的算法，对比了它们在性能指标上的差异。本文详细介绍了国内外在此领域的研究现状、数据集的处理方法、算法的基本原理、模型的构建及训练代码，并设计了一个基于Streamlit的交互式Web应用界面。该界面支持对图像、视频以及实时摄像头捕获的内

基于深度学习的扑克牌识别软件（网页版+YOLOv8_v7_v6_v5代码+训练数据集）

摘要：本文深入研究了基于YOLOv8/v7/v6/v5的扑克牌识别软件，核心采用YOLOv8并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，进行性能指标对比；详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码，及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。在Web网页中可以支持图像、视频和实时摄像头进行扑克牌识别，可上传不同训练模型（YOLOv8/v7/v6/v5）进行推理

基于深度学习的吸烟行为检测系统（网页版+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集）

摘要：本文深入研究了基于深度学习的吸烟行为检测系统，核心采用YOLOv8并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，进行性能指标对比；详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码，及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。在Web网页中可以支持图像、视频和实时摄像头进行吸烟行为检测，可上传不同训练模型（YOLOv8/v7/v6/v5）进行推理预测，界面可方便修

基于深度学习的吸烟检测系统（网页版+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集）

摘要：本文深入研究了基于YOLOv8/v7/v6/v5等深度学习模型的吸烟行为检测系统，核心采用YOLOv8并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，进行性能指标对比；详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码，及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。在Web网页中可以支持图像、视频和实时摄像头进行吸烟行为检测，可上传不同训练模型（YOLOv8/v7/v

基于深度学习的铁轨缺陷检测系统（网页版+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集）

摘要：本文深入研究了基于YOLOv8/v7/v6/v5的铁轨缺陷检测系统。核心技术上，文章采用了最先进的YOLOv8，并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，进行了性能指标的对比分析。文中详细阐述了国内外铁轨缺陷检测的研究现状、数据集处理方法、算法原理、模型构建与训练代码，以及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。在Web网页中，系统支持图像、视频和实时摄像头进行铁轨缺陷

基于深度学习的商品识别系统（网页版+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集）

摘要：在本博客中，我们深入探讨了基于YOLOv8/v7/v6/v5的商品识别系统，其中核心技术基于YOLOv8，同时整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的算法进行了细致的性能指标对比分析。我们全面回顾了国内外在商品识别领域的研究进展，详细介绍了数据集的处理方法、YOLO算法的核心原理、模型构建过程以及训练策略。特别地，本文还展示了如何设计一个基于Streamlit的交互式Web应用界面，

基于深度学习的机场航拍小目标检测系统（网页版+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集）

摘要：在本博客中介绍了基于YOLOv8/v7/v6/v5的机场航拍小目标检测系统。该系统的核心技术是采用YOLOv8，并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，从而进行性能指标的综合对比。我们详细介绍了国内外在机场航拍小目标检测领域的研究现状、数据集处理过程、算法原理、模型构建与训练代码，以及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。在该Web应用界面中，用户不仅可以上传图像、