Cross Stage Partial Network(CSPNet)就是从网络结构设计的角度来解决以往工作在推理过程中需要很大计算量的问题。
实际上，YOLOv4-Tiny 在大前天（2020.06.25）的晚上就正式发布了，但鉴于当时处于端午假期，Amusi 特意没有更新，希望各位CVers过个好节，科研缓一缓，哈哈。
今天看到一个帖子，说是商汤面试的氛围很好，面试的内容很仔细，而且整体下来的效率非常高。
本文是YOLOv4的原班人马（包含CSPNet一作与YOLOv4一作AB大神）在YOLO系列的继续扩展，从影响模型扩展的几个不同因素出发，提出了两种分别适合于低端GPU和高端GPU的YOLO。该文所提出的YOLO-large在MSCOCO取得前所未有的精度(已公开的研究成果中最佳)，且可以保持实时推理；所提出的YOLO-tiny在RTX 2080Ti显卡上结合TensorRT+FP16等技术，可以达到惊人的1774FPS@batch=4.
恰逢 2020年，本文再次更新近期值得关注的最新检测论文。这次分享的paper将同步推送到 github上，欢迎大家 star/fork（点击阅读原文，也可直接访问）：
YOLOv4-large在COCO上最高可达55.8 AP！速度也高达15 FPS！YOLOv4-tiny的模型实现了1774 FPS！（在RTX 2080Ti上测试）
作者总结了近几年的单阶段和双阶段的目标检测算法以及技巧，并用一个图概括了单阶段和双阶段目标检测网络的差别，two-stage的检测网络，相当于在one-stage的密集检测上增加了一个稀疏的预测器
YOLOv4是YOLO之父Joseph Redmon宣布退出计算机视觉的研究之后推出的YOLO系列算法，其作者Alexey Bochkovskiy也参与了YOLO之前系列算法，《YOLOV4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》，其主要贡献在于对近些年CNN领域中最优秀的优化策略，从数据处理、主干网络、网络训练、激活函数、损失函数等各个方面都有着不同程度的优化，组合出一个精度与速度兼备的结构。
【GiantPandaCV导语】 这是2022年第一个关于YOLO的改版，该版本由百度提出，称之为YOLOE，是目前各项指标sota的工业目检测器，性能sota且部署相对友好。
首先感谢江大白大佬的研究与分享，贴上链接 深入浅出Yolo系列之Yolov5核心基础知识完整讲解 将yolov3-v5的变化讲的很清楚，思路很清晰，值得花时间好好从头到尾读一遍。
YOLOv4是精度速度最优平衡, 各种调优手段是真香，本文主要从以下几个方面进行阐述：
AI数钢筋 在社会智能化的发展趋势之下，越来越多的传统行业开始向着数字化的方向转型，而建筑行业也正经历着通过人工智能技术实现的改革。 钢筋是建筑业的重要材料，庞大的数量、工地现场环境复杂以及人工点验错漏等现实因素为钢筋点验工作制造了难度，那么如何才能快速且准确地完成对于整个建筑施工过程极为重要的钢筋点验工作环节呢？今天就带大家了解一下“AI数钢筋”——通过人工智能技术实现钢筋数量统计。 1 问题背景 钢筋数量统计是钢材生产、销售过程及建筑施工过程中的重要环节。目前，工地现场是采用人工计数的方式对进场的
【6】ReBiF：残差双融合特征金字塔网络，用于精确的Single-shot目标检测
看守所视频AI行为分析系统利用yolov5网络架构模型可以分析如非法闯入、倒地事件、明火烟雾、摄像头视频画面异常、睡岗检测、离床检测、聚众、离岗检测、攀高检测等。YOLOv5是一个在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列，它代表了Ultralytics对未来视觉AI方法的开源研究，其中包含了经过数千小时的研究和开发而形成的经验教训和最佳实践。
工厂人员工装穿戴识别基于yolov5实现人员工装穿戴检测大规模不同外观工装数据识别训练，工厂人员工装穿戴识别与现场已有监控摄像头互相配合监控现场人员着装情况，一旦发现工作中人员并没有按照要求穿着工装，系统会自动传出报警。在提醒相关人员的前提下，工厂人员工装穿戴识别系统将一键备份违规时长、违规图片作为后期查询根据。择当下YOLO最新的卷积神经网络YOLOv5来进行识别检测。按照官方给出的数目，现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒，即每秒140帧（FPS），但YOLOv5的权重文件大小只有YOLOv4的1/9。
YOLOv5-6.0版本的Backbone主要分为Conv模块、CSPDarkNet53和SPPF模块。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 在本文中，来自旷视的研究者提出高性能检测器 YOLOX，并对 YOLO 系列进行了经验性改进，将 Anchor-free、数据增强等目标检测领域先进技术引入 YOLO。获得了超越 YOLOv3、YOLOv4 和 YOLOv5 的 AP，而且取得了极具竞争力的推理速度。 随着目标检测技术的发展，YOLO 系列始终追寻可以实时应用的最佳速度和准确率权衡。学界人士不断提取当时最先进的检测技术（如 YOLOv2 的 anchor、YOLOv3 的残差网络），并对这些检测技术进行优化以
校园学生翻墙打架识别检测系统通过yolov7网络模型深度学习分析技术，校园学生翻墙打架识别检测系统可以对：打架行为、倒地行为识别、人员拥挤行为、攀高翻墙违规行为等违规行为进行实时分析检测。YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
现在的深度学习方法侧重于如何设计最合适的目标函数，使模型的预测结果最接近实际情况。同时，必须设计一种适当的架构，该架构可以促进获取足够的信息用于预测。
YOLOv9提出了新网络架构——GELAN。GELAN通过结合两种神经网络架构，即结合用梯度路径规划（CSPNet）和（ELAN）设计了一种广义的高效层聚合网络（GELAN）；GELAN综合考虑了轻量级、推理速度和准确度。
水面漂浮物垃圾识别检测系统通过yolov7网络模型AI视觉分析技术，水面漂浮物垃圾识别检测系统对河道湖面漂浮物、生活垃圾、水藻等多种漂浮物进行自动智能分析，水面漂浮物垃圾识别检测系统及时的预警提醒。OLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
继 2023 年 1 月 YOLOv8 正式发布一年多以后，YOLOv9 终于来了！
校园安全AI视频行为分析系统以yolov7网络模型算法为核心，对现场画面中打架、异常跌倒、攀爬翻墙、违规闯入行为主动识别预警存档。YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器。相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6 目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS A100，53.9% AP）速度上高出 509%，精度高出 2%，比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出 551%，精度高出 0.7%。并在V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。YOLOv7 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的，不使用任何其他数据集或预训练权重。
离岗识别算法模型通过yolov5网络模型技术，离岗识别可以自动识别现场画面中人员离岗等行为，发现违规行为立即抓拍告警。YOLO5系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎，接下来我们介绍YOLO 系列算法。Yolo意思是You Only Look Once，它并没有真正的去掉候选区域，而是创造性的将候选区和目标分类合二为一，看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
YOLOv3 baseline 以Darknet53作为Baseline，给大家介绍如何一步一步过渡到现在的YOLOX-DarkNet53。YOLOv3是以Darknet53为主干，后面再加上SPP。我们对训练策略进行了一些修改，增加了EMA weights updating，余弦学习率，IoU损失，以及IoU-aware分支，在训练分类和objectness的分支中，我们使用了BCE loss。在数据增强方面，我们只使用了水平翻转，颜色抖动和多尺度。
非煤地下矿山电子封条智能监控系统利用yolov7网络模型深度学习识别技术，非煤地下矿山电子封条智能监控系统对人员出入实时监测分析、现场人数变化及作业状态改变等情况。YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
加油站ai视觉识别系统通过yolov7网络模型深度学习，加油站ai视觉识别系统对现场画面中人员打电话抽烟等违规行为，还有现场出现明火烟雾等危险状态。加油站ai视觉识别系统还可以对卸油时灭火器未正确摆放、人员离岗不在现场、卸油过程静电释放时间不足等不规范情形进行智能识别记录。YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
打架斗殴行为识别算法通过yolov7网络模型深度学习算法，打架斗殴行为识别算法对提取到的信息进行分析和比对，判断是否存在打架斗殴行为。打架斗殴行为识别算法一旦打架斗殴行为识别算法识别到打架斗殴行为，系统会立即生成预警信息，并通知相关管理人员采取应对措施。打架斗殴行为识别算法选择YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器并在V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。YOLOv7 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的，不使用任何其他数据集或预训练权重。相对于其他类型的工具，打架斗殴行为识别算法中用到的YOLOv7-E6 目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS A100，53.9% AP）速度上高出 509%，精度高出 2%，比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出 551%，精度高出 0.7%。
今天总结了一些关于「卷积神经网络」的经典论文分享给大家，希望可以给大家发论文提供一些灵感。
从2018年Yolov3年提出的两年后，在原作者声名放弃更新Yolo算法后，俄罗斯的Alexey大神扛起了Yolov4的大旗。
加油站视频监控智能分析盒基于yolov5人工智能视觉技术，加油站视频监控智能分析盒对现场画面中明火和烟雾以及人员抽烟、打电话等违规行为进行识别。除此之外，加油站视频监控智能分析盒还可以对现场画面中卸油时灭火器未按要求正确摆放以及静电释放时间不足和人员离岗等不规范行为进行自动预警。YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进，检测性能得到进一步的提升。虽然YOLOv5算法并没有与YOLOv4算法进行性能比较与分析，但是YOLOv5在COCO数据集上面的测试效果还是挺不错的。
垃圾桶溢出识别监测系统通过yolov7网络模型深度学习技术，垃圾桶溢出识别监测算法对社区街道垃圾桶里面垃圾溢出满载现象进行自动识别告警提醒及时清理。相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6 目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS A100，53.9% AP）速度上高出 509%，精度高出 2%，比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出 551%，精度高出 0.7%。
烟花厂人员作业释放静电行为检测算法通过python+yolo系列算法模型框架，烟花厂人员作业释放静电行为检测算法在工厂车间入口处能够及时捕捉到人员是否触摸静电释放仪。一旦检测到人员进入时没有触摸静电释放仪，系统将自动触发告警。烟花厂人员作业释放静电行为检测算法使用到的Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。烟花厂人员作业释放静电行为检测算法选择YOLO框架模型的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测bounding box的位置（数值型），而不仅仅是对象的概率。所以粗略来说，YOLO的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量。
开源代码：https://github.com/ultralytics/yolov5/releases
办公室人员离岗识别检测系统根据yolov7网络模型深度学习技术，办公室人员离岗识别检测系统能够7*24小时全天候自动识别人员是否在岗位。YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器，并在V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。YOLOv7 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的，不使用任何其他数据集或预训练权重。相对于其他类型的工具，YOLOv7-E6 目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS A100，53.9% AP）速度上高出 509%，精度高出 2%，比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出 551%，精度高出 0.7%。
目标检测是现在最热门的研究课题，现在的框架越来越多，但是技术的新颖性到了瓶颈，目前开始流行Transformer机制，而且在目标检测领域也能获得较大的提升，也是目前研究的一个热点。
考场作弊行为自动抓拍告警系统通过yolov7+python网络模型算法，考场作弊行为自动抓拍告警算法实时监测考场内所有考生的行为，对考生的行为进行自动抓拍，并分析判断是否存在作弊行为。考场作弊行为自动抓拍告警算法选择的YOLOv7网络YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
半个月前 Amusi 整理了 目标检测（Object Detection）较为值得关注的论文：
河道垃圾识别系统通过yolov7网络模型智能视频分析技术，河道垃圾识别系统对河道水面垃圾进行7*24小时自动不间断实时监测，河道垃圾识别系统监测到河道水面出现垃圾时，立即抓拍告警。YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
names: [ 'casting1', 'casting2', 'casting3', 'casting4','casting5', 'casting6' ]
因为工作原因，项目中经常遇到目标检测的任务，因此对目标检测算法会经常使用和关注，比如Yolov3、Yolov4算法、Yolov5算法、Yolox算法。
近期目标检测论文真的巨多，大家可以看这篇文章感受一下：一文看尽16篇目标检测最新论文（ATSS/MnasFPN/SAPD/CSPNet/DIoU Loss等）
当今的深度学习方法专注于设计最合适的目标函数，以使模型的预测结果与实际情况最接近。同时，必须设计一个合适的架构，以便获取足够的信息进行预测。现有方法忽略了一个事实，即当输入数据经过逐层特征提取和空间变换时，大量信息将会丢失。本文将深入探讨当数据通过深度网络传输时的数据丢失重要问题，即信息瓶颈和可逆函数。我们提出了可编程梯度信息（PGI）的概念，以处理深度网络所需的各种变化，以实现多个目标。PGI可以为目标任务提供完整的输入信息来计算目标函数，从而获得可靠的梯度信息以更新网络权重。此外，基于梯度路径规划设计了一种新的轻量级网络架构——广义高效层聚合网络（GELAN）。GELAN的架构证实了PGI在轻量级模型上取得了优异的结果。我们在基于MS COCO数据集的目标检测上验证了提出的GELAN和PGI。结果显示，GELAN仅使用常规卷积算子即可实现比基于深度卷积开发的最先进方法更好的参数利用率。PGI可用于各种模型，从轻量级到大型。它可用于获取完整信息，使得从头开始训练的模型可以获得比使用大型数据集预训练的最先进模型更好的结果。
机器学习是人工智能领域的一个热门话题，是智能农业机械的关键技术。深度学习是机器学习发展的前沿，它在自然语言处理和计算机视觉等许多方面都取得了优异的成绩。深度卷积神经网络（DCNNs）在计算机视觉领域取得了重大进展，极大地提高了图像分类、分割和检测的性能。在目标检测方面，深度学习算法的准确率可以高于视觉识别，具有无与伦比的效率。在最新的研究结果中，深度学习算法在根茎特征的识别和定位方面取得了97%的准确率。
YOLO系列的核心思想就是把目标检测转变为一个回归问题，利用整张图片作为网络的输入，通过神经网络，得到边界框的位置及其所属的类别。
分享一篇新出的重要文章：Scaled-YOLOv4: Scaling Cross Stage Partial Network，作者出自YOLOv4的原班人马，其聚焦于针对YOLOv4的模型缩放（model scale）。
得益于机器视觉的不断发展和成熟，越来越多的制造企业正在尝试将机器视觉检测技术引入产品缺陷检测。目前基于机器视觉的缺陷检测技术已经大量应用于纺织品、汽车零部件、半导体等产品的缺陷检测中，大大提升了制造业的质检效率。机器视觉在工业缺陷检测中的前景毋庸置疑，而工业制造领域的多样性、生产环境的复杂性、产品缺陷的非标性等因素，都给机器视觉在缺陷检测的实际应用带来了诸多挑战。
之前，YOLO系列(v1-v3)作者 Joe Redmon 宣布不再继续CV方向的研究，引起学术圈一篇哗然。YOLO之父宣布退出CV界，坦言无法忽视自己工作带来的负面影响
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