2024年4月19日 · Yolo(You Only Look Once)是一种one-stage目标检测算法，即仅需要 “看” 一次就可以识别出图片中物体的class类别和边界框。Yolov5是由Alexey Bochkovskiy等人在YOLO系列算法的基础上进行改进和优化而开发的，使其性能与精度都得到了极大的提升。

Our new YOLOv5 release v7.0 instance segmentation models are the fastest and most accurate in the world, beating all current SOTA benchmarks. We've made them super simple to train, validate and deploy.

总结一下，yolo v5和前yolo系列相比的改进： (1) 增加了正样本：方法是邻域的正样本anchor匹配策略。 (2) 通过灵活的配置参数，可以得到不同复杂度的模型

Yolov5官方代码中，给出的目标检测网络中一共有4个版本，分别是 Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x 四个模型。 学习一个新的算法，最好在脑海中对 算法网络的整体架构 有一个清晰的理解。 但比较尴尬的是， Yolov5代码 中给出的网络文件是 yaml格式，和原本Yolov3、Yolov4中的 cfg 不同。 因此无法用 netron工具 直接可视化的查看网络结构，造成有的同学不知道如何去学习这样的网络。 比如下载了 Yolov5的四个pt格式 的权重模型： 大白在 《深入浅 …

yolo的输出向量不仅包括目标的类别，还有边界框的坐标和预测的置信度。 它的核心思想在于把图像分割成S*S的若干个小块，在每个格子中预先放置两个边界框，通过卷积神经网络预测得到每个边界框的坐标、类别和置信度，然后通过非极大值抑制获得局部唯一 ...

Ultralytics YOLOv5u 是YOLOv5 的高级版本，集成了无锚点、无对象性分割头，提高了实时对象检测任务的 精度-速度 权衡。 与传统的YOLOv5 不同，YOLOv5u 采用了无锚点检测机制，使其在不同场景下更具灵活性和适应性。 有关其功能的详细信息，请参阅 YOLOv5 Overview。 无锚Ultralytics 头如何提高 YOLOv5u 的物体检测性能？ YOLOv5u 的无锚点Ultralytics 头消除了对预定义锚点框的依赖，从而提高了物体检测性能。 这使得检测机制更加灵活和自适应，可以更高 …

2023年8月20日 · YOLOv5是基于anchor的目标检测网络，虽然YOLOv5实现了自适应锚框计算，不过了解anchor有助于我们深入理解YOLOv5。 anchor（锚框）就是在图像上预设好的不同大小，不同长宽比的参照框。 anchor是由Faster-RCNN提出的，anchor解决了scale和aspect ratio变化范围大的问题，即将单元格的预测框空间划分为了几个子空间，降低模型学习难度。

Ultralytics YOLOv5 🚀 is a cutting-edge, state-of-the-art (SOTA) model that builds upon the success of previous YOLO versions and introduces new features and improvements to further boost performance and flexibility.

2024年6月19日 · 虽然YOLO的明显优点使其在许多领域得到广泛应用，但在资源受限的设备上部署它仍然存在挑战。 ... [ Defect detection of track fasteners based on pruned yolo v5 model] 将滤波器视为空间中的点，并采用滤波器剪枝几何中值（FPGM）方法来剪枝卷积层的滤波器，该方法 …

yolo master 本课程主要对yolo系列模型进行介绍，包括各版本模型的结构，进行的改进等，旨在帮助学习者们可以了解和掌握主要yolo模型的发展脉络，以期在各自的应用领域可以进一步创新并在自己的任务上达到较好的效果。