问题1：怎么判断自己的魔改已经有人做过了呢？
问题2：问了自己的师姐，她说基本都有人做过了，而且1区也是这样的，那么既然自己的魔改已经有人做过了，还能在这个基础上继续往下做呢？
希望能够得到回复！
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- 人工标注少量数据集
- 基于上述标注好的数据集，使用YOLO V5框架进行训练
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- 代码实现txt2xml
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- 2021-07-29 16:06回答 2 已采纳 用滑动窗口，620x620大小,h和w步长可以设置成600（20像素重叠，用于保证物体完整），用窗口图片遍历全部大图检测，然后把结果加上窗口偏移值显示会原来的图片。
- 2021-07-02 20:01回答 1 已采纳 经验之谈 最简单有效的方案，增大尺度分割图像（样本非常小的时候）YOLOV5做前端，后连接RoiHead
- 2023-03-28 11:02回答 1 已采纳 这里加上一句看下
- 2024-05-02 14:34Ai研究者。的博客 另一方面，Transformer 在全局建模方面表现出色，能够有效捕获长距离依赖关系，但自注意力机制在处理图像尺寸较大时的复杂度较高，特别是在处理超高清图像检测以及小目标检测等任务时可能面临挑战。处理后的特征再次...
- 2023-04-18 17:50回答 2 已采纳 在YOLOv5中，class loss的数值越小越好。与其他深度学习模型一样，YOLOv5使用梯度下降优化算法来训练模型，通过最小化损失函数来更新模型参数，使得模型的输出结果更加准确。而class l
- 2021-09-24 11:36回答 2 已采纳 影响就是1920x1080的图片在保持长宽比缩放（注意是长边缩放到640，短边不够的用0填充)到640x640的情况下，你的目标不会变成太小，原本5x5大小的物体缩放之后变成一个像素点之类的那肯定就有
- 2022-01-20 10:09回答 1 已采纳 看你需求，yolo是目标检测，mask rcnn是实例分割，目标检测和实例分割的区别可以看这张图 你要是只要知道有没有缺陷，缺陷大致位置的话直接上yolo，检测结果就是一个矩形框和一个类别。如果你要
- 2023-10-07 19:20AI小怪兽的博客 本文提出了一种轻量级的基于注意力的网络COC-YOLO，引入了两个基于注意力的组件，即上下文变换器和全维动态卷积模块，以增强特征提取。
- 2023-02-21 21:54回答 1 已采纳 该回答引用ChatGPT 在YOLOv5中，通过比较ground truth和anchor的宽高比值，初步匹配正样本，并通过网格偏移增加了正样本的数量，这是一种常见的目标检测模型训练方式，可以提高
- 2022-11-11 09:24回答 1 已采纳 你说的差分法和光流法都是得有运行物体才能检测，也就是说如果帧之间都是一致的就没法检测了；而后面两个是神经网络，属于深度学习中目标检测下面的两个大系列，也就是物体是静止或者运动的，只要特征满足条件就能检
- 2022-04-17 14:35回答 3 已采纳 我前一段刚做完这个实验，怀疑是在集成框架错误了。我有实验记录。
- 2023-03-15 22:36AI小怪兽的博客 1）涨点神器：Yolov5 加入ConvNeXt提升小目标检测能力，适用yolo各个系列 2）ConvNeXt+ODConv结合，博主在不同数据集下进行验证，强烈推荐使用，涨点明显
- 2023-03-06 16:26回答 4 已采纳 点击这个文件 改成紫色的 https://blog.csdn.net/SSS__jq/article/details/123458804
- 2024-04-14 00:35wisdom_zhe的博客 YOLOv5优化点，小目标检测
- 2023-03-15 22:28AI小怪兽的博客 涨点神器结合，助力YOLO：ICLR 2022涨点神器——即插即用的动态卷积ODConv 论文：Omni-Dimensional Dynamic Convolution
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3月19日
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