yolov5车牌检测论文

改进yolov5能发小论文。

主做目标检测的，正好最近在用yolov5，说点个人看法吧，不一定对。

首先yolo系列发展到现在，思想已经很成熟了，像具体的改进，其实4和5也有很多异曲同工的地方，无论是backbone还是neck。

目前很多改进yolov5发论文的，一些是在backone上做轻量化处理，一些是加入注意力机制，一些是改进neck，或者调整head，还有改损失函数或者nms过程的。

主要是因为yolo本身的思想已经很成熟了，在这个框架下的确很难做出些通用性的创新和提升。至于把各种成熟的模块塞进去发论文，这种仁者见仁智者见智吧。个人感觉还是结合某个方向改进yolo，会有方向一些。毕竟不同的数据集和尺度上，同样的改进有时候效果也是不同的。

Yolov5 目标检测的损失函数由三部分组成，分别是矩形框预测损失函数、置信度预测损失函数以及类别预测损失函数，在上节中分析了目标检测损失函数GIoU 的缺陷及其改进，使用 CIoU 以及带有调节因子的二元交叉熵函数替代原网络的损失函数。

实验验证此次改进，与原算法结果对比如下表所示。根据上表数据可以看到，针对本文的损失函数的改进在实验时得到了 的准确率，提升了 ，可以证明对损失函数的改进可以对目标检测的性能提升提供很大帮助。

对于YOLOv5的命名发布这么大的争议的原因是:Ultralytics公司在开源YOLOv5的代码时,未发布经过同行评议的YOLOv5论文。主要原因就是YOLOv5的license是GPL协议(),而Kaggle不允许使用GPL协议的项目参赛。那么今天就来普及一下这些开源软件协议。软件开源是许多软件企业需要关注的问题,不同的开源软件协议,对应不同的源代码使用限制。只有了解这些开源软件协议,才能更好地使用和回馈开源软件,否则就有可能触犯法律。

在这篇文章中，我们将使用来自 AWS 上的 COCO 数据集（可定制）的图像设置和运行 YOLO。

一般来说，分类技术在自动驾驶 汽车 中没有多大帮助，因为它只预测图像中的一个对象，并且不给出该图像的位置。 而目标检测在自动驾驶 汽车 中非常重要，可以检测场景中的对象及其位置。 YOLO（你只看一次）是由 Joseph Redmon 等人创建的一种高速实时对象检测算法。 YOLO使用卷积神经网络 (CNN)解决概率的回归问题。 后来又进行了一些修改。 为了进行预测，YOLO 只需要通过 CNN 进行一次前向传播。 它输出具有相应边界框的对象。 它广泛用于自动驾驶 汽车 以检测场景中的物体。

第 1 步：设置帐户（这步可以跳过）

登录网站并复制以下内容：

来自 的 API 密钥 中的团队名称。 默认团队名称将是用户 ID。

第 2 步：创建 AWS 实例（如果你在本机训练这步也可以跳过）

在创建实例时，选择“Deep Learning AMI (Ubuntu ) Version — ami-01f1096e6659d38fa”AMI，因为它具有深度学习任务所需的库。 如果我们在“选择AWS机器映像 (AMI)”步骤中搜索“deep learning”，我们可以找到这。为“实例类型”选择 P3 实例。 实例类型 （V100） 就足够了。为了节省成本，请在“配置实例”步骤下选择 Spot 实例。

第 3 步：安装依赖项

登录 AWS 实例后，使用以下命令创建 conda 环境并设置 Weights & Bias 环境变量：

第 4 步：训练、验证和测试

第 5 步：检查指标

验证集真实标签

验证集预测标签

训练的损失

测试

以上所有结果都会保存在文件夹yolov5runsdetectexp下