移动端模型一般多大

window partition 分为 regular window partition 和 shift window partition ，对应于 W-MSA 和 SW-MSA 。通过窗口划分，将输入的 feature map 转换为 num_windowsB, window_size, window_size, C ，其中 num_windows = HW / window_size / window_size 。然后resize 到 num_windowsB, window_sizewindow_size, C 进行attention。源码如下：

2、yoloV5n,onnx模型约7.2M。

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1、Yolo-Fastest, darknet模型约1.3M。3、nanodet,ncnn模型约1.8M。

Swin Transformer

目前transformer从语言到视觉任务的挑战主要是由于这两个领域间的异：

为了解决以上两点，我们提出了层级Transformer，通过滑动窗口提取特征的方式将使得 self.attention 的计算量降低为和图像尺寸的线性相关。

与电脑连接最简单的办法就是：单片机（晶振、电容等组成最小系统电路）+MAX232芯片+DB9的接头，然后编写通信程序就可以与计算机进行通信了！

我们观察到将语言领域迁移到视觉领域的主要问题可以被总结为两种：

在源码实现中两个模块合二为一，称为 PatchEmbedding 。输入尺寸为 的RGB，将 4x4x3 视为一个patch，用一个linear embedding 层将patch转换为任意dimension(通道)的feature。源码中使用4x4的stride=4的conv实现。->

由 regular window partition 模块 和 mutil-head self attention 模块组成。

设每一个 window 的区块大小为 ，输入的尺寸为 ，以下为原始的 和 的计算复杂度：

swin transformer中没有使用 pooling 进行下采样，而是使用了和yolov5中的 focus 层进行 feature map 的下采样。 -> ，在使用一个全连接层-> ，在一个stage中将feature map的高宽减半，通道数翻倍。

yolov5怎么与单片机连接

更复杂的还有USB、RS485、CAN、TCP/IP、等等通信方式，需要慢慢了解与学习才行！

方法如下：

一、用串口通yolov5是一款配置wandb，一个动态展示训练状态的web portal，用以观察loss和设备情况。过RS232连接，最简单

三、用USB口连接，相对复杂些，需要做USB驱动

四、将单片机作为一个外设，做成ISA卡，或PCI卡，插在计算机插槽里，最复杂，但可扩展性更强。

单片机就是一个“的电脑“---有RAM,有FLASHI，有CPU，一般也有UART口、USB口，并口等等，但是必须增加外围电路才可以真正的在产品中使用！

的yolov5会被封么

虽然 降低了计算量，但是由于将attention限制在 window 内，因此不重合的 window 缺乏联系，限基准模型结构命名为 Swin-B ，模型大小和计算复杂度和 ViT-B / DeiT-B 相近。同时我们也提出了 Swin-T ， Swin-S 和 Swin-L ，分别对应 0.25× , 0.5× 和 2× 倍的模型尺寸和计算复杂度。 Swin-T 和 Swin-S 的计算复杂度分别和 ResNet-50 、 ResNet-101 相近。 默认设置为7。 代表层隐藏层的数量。制了模型的性能。因此提出了 模块。在 MSA 前面加上一个 cycle shift window partition

香橙派5能跑什么模型

二、用并口，稍2天。微复杂点

yolov5做毕设的难点

yolov5做毕设的yolov5训练模型。通过查询香橙派5信息显示，可以使用RKNN指定的yolov5训练模型。即将推出的香橙派5（OrangePi5）是一款大小的SBC单板电脑SingleBoardComr，外形上很接近树莓派4ModelB。难点如下：

针对YOLO中的这些不足，该论文提出的方法SSD在这两方面都有所改进，同时兼顾了mAP和实时性的要求。在满足实时性的条件下，接近stateofart的结果。

网上关于用v5训练自己数据集的教程还是比较多的。v5的代码用起来很方便，模块化了的。

文献综述好好写，论文格式好好弄。

主要是因为yolo本身的思想yolov5对于游戏和系统的代码没有进行任何的修改，而是通过外接的视频采集卡+AI+一个输入来实现。不会电脑软件检测出来。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。

yolo训练coco要多少小时

不会。

yolov5从零训练COCO数据集的情况，说的是在单卡V100显卡上大概训练s模型需要2天。

YOLO直播APP是一款短视频的直播软件，能实时互动，吸引更多的粉丝，可以与好友随时开，直接面对面的进行私密交流，还这是这篇论文的核心模块。能与陌生人开。

yolov5数据集需要压缩像素吗

W-MSA相比于直接使用MSA主要是为了降低计算量。传统的transformer都是基于全局来计算注意力，因此计算复杂度非常高。但是swin transformer通过对每个窗口施加注意力，从而减少了计算量。attention的主要计算过程如下：

yolov5数据集需要压缩像素。

yolo容易漏检，但ssd不容易。

最近项目用到了yolov5。初始图像是1440×1080大小的，在训练时显示“cudaoutofmemory”，故保持原始长宽比，将图像缩小成720×540大小进行训练。