2 数据标注格式

数据标注使用yolo格式,也就是坐标是目标框相对于图像尺寸的归一化坐标;

3 模型结构分析

3.1 loss函数——DIoU-Loss
YOLOV5使用的loss函数与YOLOV4保持一致,为DIoU-Loss;
在学习DIoU-Loss之前,我们首先来回顾一下regression任务loss的发展历史:

Smooth L1 Loss(used by Faster RCNN, 2015)
→\rightarrow→ IoU Loss(2016) →\rightarrow→ GIoU Loss(2019) →\rightarrow→ DIoU Loss(2020)→\rightarrow→ CIoU Loss(2020)

4 代码说明

4.1 数据集文件结构

yolov5的数据集文件夹与yolov5的项目文件夹处于同一级目录,(也就是)代码文件的上一级目录;

4.2 数据集划分

数据集的设置可以使用列表的方式:
也就是在yolo_par_dir目录下建立.txt文件来表示train集和val集的文件列表;

其中,文件的路径可以使用相对路径,形式为
…/dataset/image.jpg

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