作者 | 闫永强本文利用YOLOV5对手势进行训练识别，并识别显示出对应的emoji，如同下图：本文整体思路如下。提示：本文含完整实践代码，代码较长，建议先看文字部分的实践思路，代码先马后看一 、YOLOV5训练数据集1. 安装环境依赖本教程所用环境：YOLOV5版本是V3.1。通过git clone 将源码下载到本地，通过pip install -r requirements.txt 安装依赖包
文章目录环境准备一、制作自己的数据集1.标注图片2.分配训练数据集和测试集二、配置文件1.配置数据集的配置文件2.配置模型文件3.下载权重文件三、训练模型四、推理模型 环境准备克隆YoLov5工程代码,仓库地址：https://github.com/ultralytics/yolov5 git克隆可能会失败，所以直接点击DownLoad Zip下载。zip文件解压后，通过cmd终端，切换到req
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2023-12-10 08:32:20
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Yolov5官方代码中，给出的目标检测网络中一共有4个版本，分别是Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x四个模型。YOLO v5四个版本的算法性能图 YOLO v5s的框架图 Mosaic数据增强Mosaic是参考CutMix数据增强的方式，但CutMix只使用了两张图片进行拼接，而Mosaic数据增强则采用了4张图片，随机缩放、
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2023-12-19 17:11:43
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作者： 王一凡 英特尔物联网行业创新大使本文主要介绍在C++中使用OpenVINO工具包部署YOLOv5模型，主要步骤有：配置OpenVINO C++开发环境下载并转换YOLOv5预训练模型使用OpenVINO Runtime C++ API编写推理程序下面，本文将依次详述1.1 配置OpenVINO C++开发环境  
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2024-05-13 16:14:18
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Yolov5 文章目录Yolov5一. Yolov5 现状二. Yolov5 模型结构（一）Yolov5 2.0（二）Yolov5 6.0输入端BackBone基准网络Head网络三. Yolov5 模型推理流程四. Yolov5 输入端（一）Mosaic数据增强（二）自适应锚框计算（三）自适应图片缩放五. Yolov5 BackBone（一）Focus结构（二）CSP结构（三）SPP结构 /SP
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2024-03-22 19:17:30
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预测过程（1）添加灰条yolo v3需要输入416*416大小的图片，然而我们采集的图片未必都是这样的尺寸。若直接resize，图片会被拉伸导致失真的。给图像增加灰条，实现不失真的resize。（2）获得预测参数这样输入后就可以获得网格的预测结果，将结果保存到list里面。预测结果即先验框的调整参数。训练的就是这些调整参数。（3）解码对三个特征层进行循环解码，即对先验框进行调整的过程。解码后得到很
文章目录调试准备Debug 设置代码修改调试数据代码运行逻辑类初始化启动迭代器数据增强 调试准备 为了便于阅读代码和打印中间变量，需进行调试模式下运行代码。配置平台：Ubuntu，VSCode。在上一篇博文中，我们简单探讨过调试的设置。在该篇博文中，需要深度阅读代码，所以需要详细设置【Debug】参数，便于调试。Debug 设置 为了保证每次只读取同样的数据样本，我们选择单卡、单进程、单线程
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2024-08-09 12:04:39
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文章目录前言一、Shufflenetv2论文简介模型概述加入YOLOv5二、Mobilenetv3论文简介模型概述深度可分离卷积逆残差结构SE通道注意力h-swish激活函数加入YOLOv5三、Ghostnet论文简介模型概述加入YOLOv5References 前言本文使用的YOLOv5版本为v6.1，对YOLOv5-6.x网络结构还不熟悉的同学们，可以移步至：【YOLOv5-6.x】网络模型
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2023-12-21 21:56:15
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Python、PyTorch、TensorRT、YOLOv5、目标检测
原创
2023-06-10 05:54:37
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四、Pycharm以及YOLOv5部署1. Pycharm下载与安装 PyCharm虽然是一款Python开发工具,但它并不是由Python编写的,而是使用Java语言编写的，所以首先需要安装java环境。 1.jdk下载 &n
# 在 iOS 上实现 YOLOv5
在当今计算机视觉的背景下，YOLOv5（You Only Look Once Version 5）以其高效率和准确度而受到广泛关注。在这篇文章中，我将引导你实现 YOLOv5 在 iOS 环境下的部署，确保你可以顺利上手。
## 流程概览
以下是实现 YOLOv5 在 iOS 上的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-07 06:18:10
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一、下载源码和权重文件我们需要首先从GitHub获取到yolov5的源码，直达链接如下：https://github.com/ultralytics/yolov5打开后按照如下步骤下载源码压缩包即可 权重文件下载地址：二、在手机端下载IP摄像头 注：我用的iOS，安卓版本没有"Lite" 需要的就是这个局域网，每个人的都不一样三、安装A
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2023-09-18 15:06:52
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YOLOv5从安装到使用所用的软件安装制作自己的数据集模型训练更详细的 最近要用到yolov5，所以记录一下。 yolov5有4中结构，分别是yolov5s，yolov5m，yolov5l，yolov5x。 从前往后精度与训练时间递增。网络模型深度与宽度逐渐加深加宽。 所用的软件安装首先下载Anaconda，Anaconda官网：https://www.anaconda.com/下载直接按
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2023-12-17 13:22:32
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概述 图像分类(Image Classification)，是根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，以代替人的视觉判读。而在分类任务中比较经典的网络结构有VGGNet，ResNet，以及后面出现的MobileNet与ShuffleNet等，而在本文
# Python OpenCV使用YOLOv5模型
## 介绍
在计算机视觉领域，目标检测是一个重要的任务，它可以帮助我们识别和定位图像或视频中的特定对象。YOLOv5是一种流行的目标检测模型，它基于深度学习技术，具有高准确率和实时性能的特点。本文将介绍如何使用Python的OpenCV库结合YOLOv5模型进行目标检测，为读者提供一个简单的入门指南。
## 准备工作
在开始之前，我们需要
原创
2023-09-12 04:22:35
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论文地址：YOLO9000: Better, Faster, Stronger 项目主页：YOLO: Real-Time Object Detection概述 时隔一年，YOLO（You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection）从v1版本进化到了v2版本，作者在darknet主页先行一步放出源代码，论文在我们等候之下终于
文章目录零、参考链接一、前言1.1 YOLO vs Faster R-CNN二、YOLOv1（448*448）2.1实现方法2.2 损失函数2.3 leak RELU激活函数2.4总结三、YOLOV23.1 YOLOv2介绍（320—608）3.2 YOLOv2的改进点3.2.1 Batch Normalization（批量归一化）3.2.2 High resolution classifier
YOLOv5模型结构yolov5s.yaml给出了模型的结构参数：# parameters
nc: 80 # number of classes
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple
width_multiple: 0.50 # layer channel multiple
# anchors
anchors:
- [10,
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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使用 PyTorch Hub 加载 YOLOv5此示例从 PyTorch Hub 加载预训练的 YOLOv5s 模型，model并传递图像进行推理。'yolov5s'是最轻最快的 YOLOv5 型号。import torch
# Model
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')
# Image
im = 'https:/
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2024-05-24 08:44:06
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