导读yolov5一直作为目标检测的扛把子，训练快、效果好、易部署等优点让从入门小白到行业大佬都对其膜拜不已，而yolov5不仅限于目标检测，现在已经在分类、分割等其他任务上开始发力，这篇文章介绍下yolov5框架在分类任务上的应用以及相关代码的变动。前言之前听说yolov5在6版本以上会添加其他的图像任务，今天打开官方github时，发现分类和分割任务已经更新到7.0版本了。今天对分类任务大概梳理
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2024-09-03 10:43:20
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Yolov5安装配置及使用教程（详细过程）1. 下载Yolov51.1 下载Yolov5源码：1.2 下载Yolov5预训练模型：2. 安装Yolov53. 测试Yolov5 ：3.1 Img图片测试3.2 Video视频测试3.3 摄像头测试3.4 App测试 You only look once (YOLO) is a state-of-the-art, real-time object d
yolov4的热度还没有过去，yolov5就来了，但是，Yolov5并不是yolov4的作者开发的，是一个牛逼团队开发的，据这个团队在github上的介绍，yolov5速度更快，精确到更高，模型
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2024-08-07 14:04:18
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文章目录前言?YOLOv5-6.x源码分析（八）---- loss.py0. 导包1. smooth_BCE2. BCEBlurWithLogitsLoss3. FocalLoss4. QFocalLoss5. ComputeLoss5.1 __init__函数5.2 build_targets5.3 __call__函数补充分类损失（Classification）置信度损失（Objectness
Pytorch-YOLOv5数据集标注数据集制作修改配置文件修改coco.yaml文件修改model.yaml文件训练train.py出现的问题测试detect.py结论References 这两天一直致力于利用YOLOv3的Pytorch版本进行模型的训练，奈何他的版本更新的太快，找了半天的cfg配置文件发现在最新版本里已经升级了。于是不断在YOLOv3和YOLOv5之间辗转。 决定从最简单的
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2024-08-07 17:03:31
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文章目录前言1.编译caffer1.1安装虚拟机1.2安装caffer1.3编译python接口2.适应wk的yolov5模型训练2.1下载yolov5-6.0项目源码2.2安装yolov5-6.0运行环境2.3修改模型2.4修改数据集2.5修改模型算子2.6 模型训练3.模型转换：pt->onnx->caffe->wk3.1 pt->onnx3.2 onnx->c
文章目录前言一、准备工作1、代码下载2、环境安装2.1、安装PyQt52.2、安装Qt Designer图形界面开发工具2.3、pycharm配置3、模型准备二、界面展示1.界面大致如下三、效果展示1、图片效果展示如下：2、摄像头或视频检测四、整体代码：总结 前言GPU/CPU下pt/onnx推理。一、准备工作1、代码下载git clone https://github.com/ultralyt
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2024-10-16 20:18:57
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【目标管理适合于管理】——PMP认证与持续专业发展的重要性
在项目管理领域，PMP（Project Management Professional）认证被视为黄金标准。它不仅代表了持证者在项目管理知识和技能方面的专业水平，更是他们职业生涯发展中的一个重要里程碑。但获得PMP认证只是开始，为了保持这一专业认证的有效性，持证者还需要每三年积累60个PDU（Professional Developme
原创
2023-11-27 11:07:21
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最近抽时间看了一下pytorch-YOLOv4的源码, 里面的Loss计算方式对第一次看源码的童鞋不是很友好, 这里在看完后在原来源码基础上增加了很多对应的注释看起来就so easy啦, 就白话翻译了一下作者的实现方式, 这里附上注释版的.class Yolo_loss(nn.Module):
def __init__(self, n_classes=80, n_anchors=3, de
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2024-10-16 22:22:12
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Yolov5是一个用于目标检测的深度学习模型，它在实时目标检测中表现出色，并且有方便易用的Python版本。在这篇文章中，我将教你如何使用yolov5的Python版本来进行目标检测。
### 1. Yolov5 Python版本实现步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 下载yolov5的Python版本代码库 |
| 2 | 准备训练数据集 |
| 3 |
原创
2024-04-29 11:07:40
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一、下载pycharm、anaconda 与yolov5。第一步：下载pycharm 、 anacondapycharm：Download PyCharm: Python IDE for Professional Developers by JetBrains下载社区版可以免费使用，下载专业版有一个月的试用期（可以上网破解）anaconda：Anaconda | The World's Most
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2024-08-05 12:53:43
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目标管理适合于管理什么：从PMP考试看项目管理的核心
在探讨“目标管理适合于管理什么”这一问题之前，我们首先要明确一个概念：目标管理是一种参与式、民主式、自我控制的管理制度，也是一种把个人需求与组织目标结合起来的管理制度。它是通过上下级共同参与制定企业目标，使个人从中受到激励，共同为实现目标而努力。这与项目管理专业人士（PMP）认证考试所强调的项目管理理念有着异曲同工之妙。
PMP考试：项目管
原创
2023-11-27 11:07:58
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最近一些人问我怎么在BPU上部署yolov5，因为之前的博客[BPU部署教程] 一文带你轻松走出模型部署新手村介绍的网络都是基于Caffe的，自己的网络都是基于pytorch的，所以遇到了很多坑。鉴于这些需求，我自己研究了下部署的方式，把自己的过程整理下来供各位参考（看我这么好的份上，来个三连吧o(￣▽￣)ブ）。
在部署之前，我先说明几点：本教程使用的一些文件都放在百度云（提取码：0a09
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2024-03-10 20:54:40
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1. 环境搭建 1.1 安装Anaconda Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学 计算、数据分析的 Python 包。Anaconda下载地址：&n
一、anaconda、cuda、cuDNN 等安装参见Yolov5环境配置教程
二、配置conda环境1、首先conda添加清华源，下载速度会比较快 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/clou
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2024-09-13 00:05:06
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栅格系统定义：运用固定的格子遵循一定规则，进行页面布局，使我们布局更加规范简洁
原创
2023-01-31 14:46:36
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yolo全称“you only look once”，可以用来进行快速目标识别 网上资料很多，来做一下整理。 yolo现在做到v5了，有很多人研究，本着要做就做前沿的思想，经过漫长的比较后决定做yolo v5 学习的第一步就是装软件和配置环境，偏偏这一步是很难的。弄好下面这些，我大概花了一周时间摸索，并请教了很多人。 需要一下几个东西： 1、CUDA 2、anaconda 3、cuDNN 4、py
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2023-12-07 00:03:40
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背景在主机上训练自己的Yolov5模型，转为TensorRT模型并部署到Jetson Nano上，用DeepStream运行。硬件环境：RTX 2080TI主机Jetson Nano 4G B01软件环境：Jetson Nano:Ubuntu 18.04Jetpack 4.5.1DeepStream 5.1主机：Ubuntu 18.04CUDA 10.2yolov5 5.0训练模型（主机上）yol
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2024-06-08 08:38:02
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目录问题描述解决方案 本地访问远程服务器上Tensorboard YOLOv5训练过程中，会在runs/train/XX(配置参数中指定的文件名称 name)下生
