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最近在做检测相关的工作，几年前分析过faster-rcnn的代码和论文。现在，把yolov5这个最新且快的模型进行梳理。本文会从Yolo的发展历程开始，到损失函数，mAP的概念，最后到如何在代码层面训练你的定制化数据集。好了，让我们开始吧~1.YOLO(YouOnlyLookOnce)的发展历史这部分内容主要…
YOLO源于2016年收录于cs.CV中的论文《YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection》只需看一眼：统一实时的目标检测。YOLO是目标检测速度提升的里程碑，虽然精度不如R-CNN系列模型，但比其它模型快几倍的速度，使目标检测技术可以应用在更多的场景之中。
编辑：AmusiDate：2020-05-31来源：CVer微信公众号链接：大神没交棒，但YOLOv5来了！前言4月24日，YOLOv4来了！5月30日，"YOLOv5"来了！推荐大家关注计算机视觉论文速递知乎专栏和CVer微信公众号，…
四种结构的参数2.3.2Yolov5网络结构2.3.3Yolov5四种网络的深度2.3.4Yolov5四种网络的宽度3Yolov5相关论文及代码4小目标分割检测5Yolox核心基础完整讲解6后语1Yolov5四种网络模型Yolov5官方代码中，给出的目标检测网络中一共有4个...
YOLOX:ExceedingYOLOSeriesin2021图1：YOLOX和其他最先进的物体检测器在移动设备上精确模型的速度-精度权衡(上)和精简模型的尺寸-精度曲线(下)。摘要在
说明：研一初学目标检测，记录论文阅读总结，以上参考、摘抄于以下大佬的文章，推荐阅读。主要参考：编辑于2020-04-13目标检测深度学习（DeepLearning）计算机视觉赞同15...
YOLOv5模型YOLOv5的实现是在PyTorch中完成的，与之前基于DarkNet框架的开发形成了鲜明的对比。这使得该模型的理解、训练和部署变得更加容易（目前暂时没有使用YOLO-v5的论文发表）。以我的理解来看，在架构上，它和YOLO-v4很相似。
最近在做检测相关的工作，几年前分析过faster-rcnn的代码和论文。现在，把yolov5这个最新且快的模型进行梳理。本文会从Yolo的发展历程开始，到损失函数，mAP的概念，最后到如何在代码层面训练你的定制化数据集。好了，让我们开始吧~1.YOLO(YouOnlyLookOnce)的发展历史这部分内容主要…
YOLO源于2016年收录于cs.CV中的论文《YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection》只需看一眼：统一实时的目标检测。YOLO是目标检测速度提升的里程碑，虽然精度不如R-CNN系列模型，但比其它模型快几倍的速度，使目标检测技术可以应用在更多的场景之中。
编辑：AmusiDate：2020-05-31来源：CVer微信公众号链接：大神没交棒，但YOLOv5来了！前言4月24日，YOLOv4来了！5月30日，"YOLOv5"来了！推荐大家关注计算机视觉论文速递知乎专栏和CVer微信公众号，…
四种结构的参数2.3.2Yolov5网络结构2.3.3Yolov5四种网络的深度2.3.4Yolov5四种网络的宽度3Yolov5相关论文及代码4小目标分割检测5Yolox核心基础完整讲解6后语1Yolov5四种网络模型Yolov5官方代码中，给出的目标检测网络中一共有4个...
YOLOX:ExceedingYOLOSeriesin2021图1：YOLOX和其他最先进的物体检测器在移动设备上精确模型的速度-精度权衡(上)和精简模型的尺寸-精度曲线(下)。摘要在
说明：研一初学目标检测，记录论文阅读总结，以上参考、摘抄于以下大佬的文章，推荐阅读。主要参考：编辑于2020-04-13目标检测深度学习（DeepLearning）计算机视觉赞同15...
YOLOv5模型YOLOv5的实现是在PyTorch中完成的，与之前基于DarkNet框架的开发形成了鲜明的对比。这使得该模型的理解、训练和部署变得更加容易（目前暂时没有使用YOLO-v5的论文发表）。以我的理解来看，在架构上，它和YOLO-v4很相似。
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