OpenCV 是最流行的计算机视觉库，原本用 C 和 C++ 开发，现在也支持 Python。它使用机器学习算法在图像中搜索人的面部。对于人脸这么复杂的东西，并没有一个简单的检测能对是否存在人脸下结论，而需要成千上万的特征匹配。算法把人脸识别任务分解成数千个小任务，每个都不难处理。这些任务也被称为分类器。对于类似于人脸的对象，你或许需要不少于 6000 个分类器，每一个都需要成功匹配（当然，有容错
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2023-09-16 17:04:43
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目标检测系列之yolov5的detect.py代码详解前言哈喽呀！今天又是小白挑战读代码啊！所写的是目标检测系列之yolov5的detect.py代码详解。yolov5代码对应的是官网v6.1版本的，链接地址如下：https://github.com/ultralytics/yolov5一、总体代码详解废话不多说，直接上代码啦！# YOLOv5 ? by Ultralytics, GPL-3.0
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2024-05-09 10:32:12
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yolov5是一款强大的目标检测模型，广泛应用于计算机视觉领域。通过本文，我将记录解决“yolov5目标检测代码python”相关问题的过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及性能优化等多个方面的细致内容。
## 版本对比与兼容性分析
在处理yolov5时，了解不同版本之间的差异至关重要。以下是yolov5版本演进史的时间轴，帮助我们快速判断不同版本间的兼容性。
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yolov5出来的这段时间，挺火，自己试着跑了以下，速度精度确实不错，相比yolov3性能要高，相比yolov4这个咱不敢说。以下用yolov5做一个人脸识别的demo。 本文章项目代码github地址https://github.com/BlackFeatherQQ/FaceRecognition一、yolov5 yolov5的原理这个就不介绍了，网上一查一大堆，github官方源码地址http
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2023-10-25 20:04:37
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# 使用 YOLOv5 和 TensorRT 进行人脸检测
随着计算机视觉技术的发展，人脸检测已经成为许多应用程序的重要组成部分。YOLO (You Only Look Once) 是一种流行的对象检测算法，其中的 YOLOv5 版本以其高效和精确的性能受到广泛关注。结合 NVIDIA 的 TensorRT，可以进一步提升其推理速度。本文将介绍如何在 Python 中使用 YOLOv5 和 Te
import argparseimport timefrom pathlib import Pathimport cv2import torchimport torch.backends.cudnn as cudnnfrom numpy import ran
原创
2023-05-18 17:24:10
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4.8. 基于yoloV3的目标检测学习目标熟悉利用yolo模型进行目标检测的方法能够完成目标检测功能的实现在这里我们进行的目标检测是基于OPenCV的利用yoloV3进行目标检测，不涉及yoloV3的模型结构、理论及训练过程，只是利用训练好的模型进行目标检测，整个流程如下：基于OPenCV中的DNN模块加载已训练好的yolov3模型及其权重参数将要处理的图像转换成输入到模型中的blobs利用模型
目标检测是计算机视觉领域的一大任务，大致分为一阶段目标检测与两阶段目标检测。其中一阶段目标检测模型以YOLO系列为代表。最新的YOLOv5在各个数据集上体现出收敛速度快、模型可定制性强的特点，值得关注。本文主要讲解如何从零训练自己的YOLOv5模型与一些重要参数的含义。本文的训练数据使用的是开源数据集SHWD，已上传开源数据平台Graviti，在文末可下载。在学习或研究目标检测的同学，后台回复“2
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2024-03-14 20:53:20
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目录前言正文一、何为YOLOV5二、环境三、安装1. pycharm2. Anaconda3. 安装cuda 和cudnn4. 安装yolov55. 安装yolov5里面的requirement.txt6. 安装Pytorch7. 下载权重文件8. 实际测试总结参考 前言这篇文章主要的目的还是作为自己的一种记录吧，虽然大部分是参考了下面文章，但还是有些地方比较不一样。以后，如果要重装的话，自己所
还是很牛的：s模型24.5m L模型144MYOLO-Pose: Enhancing YOLO for Multi Person Pose Estimation Using Object Keypoint Similarity Loss论文：https://arxiv.org/abs/2204.06806代码1（已开源）： https://github.com/TexasInstruments/e
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2023-08-26 23:31:20
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使用YOLOv5目标检测网络完成人脸口罩佩戴检测（识别）实战课程链接：https://edu.51cto.com/course/28022.html人脸口罩佩戴检测(识别)是当前急需的应用，而YOLOv5是目前流行的强悍的目标检测技术。本课程使用YOLOv5实现人脸口罩佩戴的实时检测。课程提供超万张已标注人脸口罩数据集。训练后的YOLOv5可对真实场景下人脸口罩佩戴进行高精度实时检测。本课程会讲述
原创
2021-05-19 15:19:20
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介绍几个经典的目标检测算法，R-CNN系列（FPN），YOLOv1-v3
R-CNN（Region-based CNN）motivation：之前的视觉任务大多数考虑使用SIFT和HOG特征，而近年来CNN和ImageNet的出现使得图像分类问题取得重大突破，那么这方面的成功能否迁移到PASCAL VOC的目标检测任务上呢？基于这个问题，论文提出了R-C
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2024-08-12 12:14:28
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YOLO 网络调参侠（入门）：以人脸识别模型为例目录YOLO 网络调参侠（入门）：以人脸识别模型为例一、YOLO 网络训练文件组织说明（一）cfg 文件夹：存放可采用的模型（二）datasets 文件夹：存放数据集（1）datasets/faces 文件夹：faces 数据集的图片和标签（分为训练集和验证集）datasets/faces/images/train 文件夹：faces 数据集的训练图
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2023-10-19 21:14:50
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx代码说明：1，在yolov5的检测基础上，加上关键点回归分支，请先下载yolov5的...
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2022-02-16 11:26:20
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目前YOLOv5已经更新到v6.0版本了，本文适用于v3.0-v6.0间所有版本的各种配置，以及更新了YOLOv5的使用说明。需要注意的是v2.0之后版本的YOLOv5权重通用，但不兼容v1.0，因此不建议使用v1.0。v6.0版本需要的Python版本>=3.7.0，PyTorch>= 1.7。v6.0版本新增yolov5 nano模型，其他模型结构也有修改，模型转换/导出友好，精度
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2023-08-25 16:51:12
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????人工智能大数据与深度学习 公众号：datayx代码说明：1，在yolov5的检测基础上，加上关键点回归分支，请先下载yolov5的...
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2021-10-26 14:24:09
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目录1.虚拟环境的配置1.1虚拟环境的创建1.2所需库的安装1.3 放入yolov5s.pt模型文件1.4测试目标检测是否能正常运行2.配置数据集路径文件3.配置模型文件4.修改训练文件参数5.开始训练及成果6.使用自己训练的模型进行目标检测 如果已经可以成功运行上面第三步目标检测,则可以跳过第一步,从2.1大步开始1.虚拟环境的配置1.1虚拟环境的创建在win+R中打开cmd 输入以下代码创建
1、主要贡献
网上对YOLOV5是否称得上V5都有异议，可见其并没有算法上的重大创新，主要是多种trick的集成，并且开源了一套快速训练、部署的方案。
2、主要思路
主体流程和V3类似，三分分支预测，如下：
3、具体细节 1）input
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2024-03-28 03:18:46
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文章目录1、运行官网YOLOV5代码1、下载源代码2、文件夹解析3、开始测试1、图片测试2、视频测试3、摄像头实时测试2、训练自己的神经网络模型1、数据集制作2、划分数据集3、开始训练4、训练参数5、使用训练好的模型进行预测3、获取目标中心坐标 本文仅讨论YOLOV5的目标检测使用过程的一些记录，不涉及CUDA的配置，以及一些环境的配置问题，相关问题可以参考我的其他博客。1、运行官网YOLOV5
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2024-06-05 09:33:59
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文章目录一 YOLOv5网络架构与组件1.1 Focus模块1.2 CSPNet模块1.3 SPP (Spatial Pyramid Pooling)1.4 PANet（Path-Aggregation Network）二 YOLOv5代码2.1 激活函数及代码2.2 网络组件代码池化自动扩充标准卷积：conv+BN+SiluBottleneck模块CSP模块SPP模块 空间金字塔池化Focus
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2024-03-28 17:09:59
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