文章目录YoloV5模型的简单使用一、模型推理二、模型格式转换三、使用yolov5n.onnx模型1、`yolov5_onnx_model.py` 创建推理类2）`general.py` 代码3）onnxruntime 和 onnxruntime-gpu耗时比较四、模型训练1、下载数据集2、封装成yolov5模型要求的数据集1）划分train，val，test数据集2）将voc标注文件转换成tx
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2024-03-29 13:40:56
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根据我自身的成功部署经验进行了总结，首先希望可以帮助到有需要的朋友们。一、前期准备：1.硬件准备：Jetson Xavier NX开发板（带128g内存条的EMMC版）、跳线帽（杜邦线）、microUSB转USB数据线、电源线、独立屏幕及配套硬件。2.软件准备：Ubuntu虚拟机/双系统、NVIDIA SDK MANAGER。下载地址：SDK Manager | NVIDIA Developer在
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2024-08-30 16:42:15
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yolov5.yaml 是 YOLOv5 模型的配置文件，其中包含了模型的结构、超参数、训练和推理相关的设置等信息。该文件可以用来训练和推理 YOLOv5 模型。 以下是yolov5.yaml的实例：# YOLOv5 ? by Ultralytics, GPL-3.0 license
# Parameters
nc: 80 # number of classes
depth_multiple:
前言最近服务器到了，A6000是真的顶，又面临了配置环境的问题，还记得刚开始学习的时候，一直搞不懂这其中的关系，之前也只是配置过window的GPU版本，而没有配置过ubuntu版本，这回也在ubuntu上成功配置了YoloV5环境，现在总结一下。这里只是简易总结版，详细的可以去看下这个yolov5环境配置(ubuntu)不过大同小异，重要的是步骤以及每一步做什么。第一步：显卡驱动这个是配置环境的
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2024-03-20 19:32:27
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文章目录前言一、解决问题二、基本原理三、添加方法四、总结 前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv
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2024-08-25 15:06:30
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yolov5 + tensorRT + C++ windows GPU部署1. 环境介绍2. 软件安装2.1 yolov5安装：2.2 TensorRT安装：2.3 验证TensorRT安装：2.4 Cmake安装2.5 OpenCV安装2.6 TensorRTX安装3. Cmake编译TensorRTX中的yolov53.1 编译前准备：3.2 Cmake编译yolov5 vs工程 1. 环境
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2024-08-24 19:36:17
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虚拟环境配置见yolov5/yolov3 pytorch环境配置gpu+windows11+anaconda+pycharm+RTX3050 笔记。环境配置完成后yolov3和yolov5都可以使用，数据集和yaml文件通用，训练步骤相同，本人已经在验证。原始图像文件和xml 我已经有jpg图像文件(JPEGImages)和对应的xml标注文件(Annotations)和数据集文件分布，制作方法见
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2024-06-07 18:12:23
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目录文章简介数据下载与预处理数据介绍 数据预处理colab数据上传colab免费GPU训练注文章简介上次有简单介绍下如何在本地安装yolov5并实现图片、视频、电脑本地摄像头以及手机摄像头的目标检测。本文接着介绍下如何在谷歌的Colab上部署和训练自己的数据集。为什么使用colab呢，由于本人使用的笔记版没有GPU，而colab提供了免费的GPU资源，对于想要尝试深度学习，却没有硬件设备
mAP 50.3%，106.5FPS 的 PP-YOLOv2，1.3M超轻量PP-YOLO Tiny, 让目标检测界再起风波。单阶段目标检测界的扛把子--YOLO，以其 「又快又好的效果」 在学术及产业界全面风靡。自 20 年下半年 YOLOv4、YOLOv5、PP-YOLO、YOLO-Fastest 和 YOLOv4 Tiny 等等轮番轰炸、掀起「YOLO 狂潮」后，时隔半年，超越 Y
使用NCNN在华为M5平板部署Yolov5一、NCNN二、下载解压NCNN三、下载ncnn-android-yolov5工程四、下载Android Studio[前提已经配置了jdk版本]1、安装NDK、Cmske，这个必须要安装，2、安装Android五、构建工程六、修改源码七、重新ysnc project八、安装APP到终端九、把模型生成APK十、APK位置 一、NCNNNCNN是一个腾讯开
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2024-06-27 10:44:24
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YOLOv5改进（一）核心内容（如何添加自己的模块以及配置通道） 文章目录YOLOv5改进（一）核心内容（如何添加自己的模块以及配置通道）前言一、改进模型修改YOLOv5s.yaml文件二、通道配置yolo.py三、实战演示1.创建自己的模块2.通道推导以及模块参数配置四、报错推理总结 前言要想改进YOLOv5，无非都是些缝合，一般就是加注意力，换模块，包括换主干，换池化，换头等，也有略微高级点的
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2024-04-09 15:04:33
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识别图像和视频里面的对象，在计算机视觉中是一个很重要的应用，比如无人驾驶，这个就需要实时的检测到周边环境的各种对象，并及时做出处理。目标检测在以往的文章中有重点讲解过几种，其中Faster R-CNN的源码解读，本人做了一个系列，有兴趣的可以查阅：MXNet的Faster R-CNN(基于区域提议网络的实时目标检测)《10》(尾) 另外，单发多框检测SSD的学习，也有一个系列，有兴趣的可以去了解下
1.安装Anaconda3 要点：All users, Add lib to system path cmd -> "conda -V" >>>4.10.1 2.安装Pycharm 3.创建虚拟环境 anaconda -> "conda create -n yolov5 python==3.8" -> "y" 【yolov5可以自己改！】 4.打开虚
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2024-03-03 09:04:48
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软硬件环境Win10+anaconda（python3.7）+gtx 1660ti+cuda 10.1+pytorch 1.7+YOLOv5 介绍：2020年6月25日，Ultralytics发布了YOLOV5 的第一个正式版本，其性能与YOLO V4不相伯仲，同样也是现今最先进的对象检测技术，并在推理速度上是目前最强，yolov5按大小分为四个模型yolov5s、yolov5m、yol
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2024-08-05 22:46:22
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假设你的分类系统最终的目的是：能取出测试集中所有飞机的图片，而不是大雁的图片。TP：真实类别为飞机，预测结果为飞机。 FP：真实类别为大雁，预测结果为飞机。 FN：真实类别为飞机，预测结果为大雁。 TN：真实类别为大雁，预测结果为大雁。准确率：Acc= (TP + TN)/ S 预测和groundtruth相同的个数占总个数的比例，即来衡量预测的正确率。误检率：FPR= FP / Nf 在反例的
环境搭建环境ubuntu 18.04 64bitGTX 1070Tianaconda with python 3.8pytorch 1.7.1cuda 10.1yolov5 5.0.9为了方便使用 yolov5 目标检测，有网友已经将其做成了库，提交到了官方的索引库 pypi 上，这样，我们就可以直接使用 pip进行安装了，其项目地址: https://github.com/fcakyon/yol
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2024-05-14 15:18:05
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技术分享 | 无人机上仅使用CPU实时运行Yolov5？(OpenVINO帮你实现)（上篇）OpenCV学堂3天前 以下文章来源于阿木实验室 ，作者阿木实验室阿木实验室
阿木实验室玩也要玩的专业！我们将定期给大家带来最新的机器人技术分享、高清无码的产品测评，我们关注于机器人技术、科研无人化系统教育课程，做科技的弄潮儿。如果你也是科技达人，愿意和我们一道，就请关注我们！ 
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2024-05-10 19:07:01
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yolov5目标检测yolov1到v4的论文在这篇文章里比较详细，此处不对其网络做更深入的介绍，重点在于如何训练以及如何用训练好的模型做检测。以下内容参考了源码提供的教程，是对此前工作的技术总结。yolov5的安装与配置git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # 下载源码
cd yolov5
pip install -r requireme
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2024-03-19 21:31:06
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YOLOV5是目标检测领域，one stage类型网络中的成熟算法。本文将针对一个Finger识别项目，介绍ubuntu命令行下，yolov5从环境搭建到模型训练的整个过程。由于需要自行制作数据集，因此标注工具直接使用yolo开发者提供的标注工具yolomark，避免在数据转换上花费过多精力。算法原理阅读:GitHubRoboflow的blog1.环境训练使用的环境如下：Ubuntu 20.04p
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2024-05-10 16:39:35
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? 我的环境： ● 语言环境：Python 3.8 ● 编译器：Pycharm ● 数据集：天气识别数据集 ● 深度学习环境：Pytorch一、 前期准备1. 设置GPU如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPUimport torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
import torch
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2024-05-27 20:23:44
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