Yolov5的输入数据大小可以根据你的需求进行调整。默认情况下，Yolov5使用的输入分辨率为416x416像素。你可以根据自己的数据和硬件配置来调整输入大小，以平衡模型的速度和准确性。
Mosaic数据增强是一种用于训练目标检测模型的数据增强方法。它通过将多张图像随机拼接在一起，形成一个新的训练样本。具体而言，Mosaic数据增强会从数据集中随机选择4张图像，并将它们拼接在一起，然后将目标框和类别信息相应地调整。这种方式可以增加训练样本的多样性，提高模型的鲁棒性和泛化能力。
2025年03月25日
Yolov5的输入数据大小可以根据你的需求进行调整。默认情况下，Yolov5使用的输入分辨率为416x416像素。你可以根据自己的数据和硬件配置来调整输入大小，以平衡模型的速度和准确性。
Mosaic数据增强是一种用于训练目标检测模型的数据增强方法。它通过将多张图像随机拼接在一起，形成一个新的训练样本。具体而言，Mosaic数据增强会从数据集中随机选择4张图像，并将它们拼接在一起，然后将目标框和类别信息相应地调整。这种方式可以增加训练样本的多样性，提高模型的鲁棒性和泛化能力。
2025年03月25日
本文部分编译自：Fine-Tuning YOLOv12: Comparison with YOLOv11 & DarkNet-Based YOLOv7，作者：Shubham，March 11， 2025
2025年03月25日
问：YOLOV5能用RK3588来训练吗？
YOLOv5 的训练通常需要较高的计算资源（如 GPU 加速），而 **RK3588** 作为一款面向边缘计算的 SoC（集成 NPU 和 CPU/GPU），其硬件设计更侧重于 **推理加速**，而非大规模训练。以下是详细分析：
---
2025年03月25日
YOLOV5是一种用于目标检测的深度学习算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本。下面是YOLOV5训练算法的基本原理和步骤：
1. 数据准备：首先，需要准备训练数据集，包括标注了目标位置和类别的图像。通常需要进行数据增强操作，如随机裁剪、缩放、旋转等，以增加训练数据的多样性。
2. 构建模型：使用深度学习框架（如PyTorch）构建YOLOV5模型。YOLOV5采用了一种轻量级的卷积神经网络结构，包括主干网络和检测头部。
2025年03月25日
之前介绍了YOLO-V1~V4版本各做了哪些事以及相较于之前版本的改进。有的人或许会想“直接学习最近版本的算法不好吗”，在我看来，每一个年代的版本/算法都凝聚着当年学术界的智慧，即便是它被淘汰了也依旧有值得思考的地方，或是可以使我们对后续算法的改进/提出的缺点有更深的理解，进而“凝百家之长”真正开出道花结出道果有自己的感悟。
2025年03月25日
防火墙，实际上就是一种隔离技术，通过计算机的软件和硬件设备组合，能在不同网域之间构造保护屏障，就如同一堵安全防护城墙，通过对访问控制来保护数据安全，能最大限度地组织网络中“不被允许的人或数据”来访问。
首先，为满足云计算环节的要求，智慧商贸进销存的云计算服务平台采用了阿里云，而阿里云安全中心提供的全方位安全防御就是智慧商贸云端数据的第一层防护。云盾通过ddos防护、主机入侵防护和木马检测、漏洞监测等多层防御体系。其中，云盾的防ddos系统表现最为突出，这种有着“洪水攻击”之称的分布式拒接服务能通过仿冒大了正常需求来阻止用户访问云端数据。云盾能为智慧商贸云端服务器提供包括cc、synflood、udpflood等方式的ddos攻击防护。
2025年03月25日
Linux系统防火墙高级配置学习，涵盖iptables、firewalld和nftables等主流工具，包含实战案例和深度技术解析：
2025年03月25日
DDOS是DOS攻击中的一种方法。
DoS：是Denial of Service的简称，即拒绝服务，不是DOS操作系统，造成DoS的攻击行为被称为DoS攻击，其目的是使计算机或网络无法提供正常的服务。最常见的DoS攻击有计算机网络带宽攻击和连通性攻击。
DDoS：分布式拒绝服务(DDoS:Distributed Denial of Service)攻击指借助于客户/服务器技术，将多个计算机联合起来作为攻击平台，对一个或多个目标发动DDoS攻击，从而成倍地提高拒绝服务攻击的威力。