# 使用Docker部署YOLOv5模型并加速TensorRT
深度学习模型的部署常常是开发中的一个难点，尤其是在进行模型推理时，对性能的要求尤其高。YOLOv5作为一个流行的目标检测模型，其速度和精度受到广泛关注。结合NVIDIA的TensorRT进行加速，可以使得YOLOv5在推理时运行得更快。接下来，我们将讨论如何使用Docker将YOLOv5模型部署并利用TensorRT进行加速。
#
文章目录一、数据准备1.1 YOLOv5 的数据格式1.2 COCO 的数据格式二、YOLOv5 结构介绍2.1 Backbone2.2 Neck2.3 Head三、YOLOv5 的训练过程四、YOLOv5 的预测过程五、如何在 YOLOv5 官方代码（非 MMYOLO）中添加 Swin 作为 backbone 论文：暂无代码：https://github.com/ultralytics/yol
转载
2024-05-09 12:19:36
246阅读
本篇文章主要是针对yolov5s在安卓(鸿蒙)手机部署过程进行记录。以上内容可以帮助大家更好的学习yolov5。好了，废话不多说，开始今天的正题。先说一下我的开发环境：windows 10pytorch 1.7Android Studio 4.1.3Android Pytorch library 1.7.0 yolov5 6.0版本我的手机：华为mate 40(鸿蒙3.0.0.205)
转载
2024-01-08 19:57:57
17阅读
分为yolov5项目部署和微信小程序两部分，先介绍微信小程序前端展示+flask后端，之后介绍项目部署这部分。一、先上效果图1. 点击选择图片，调用摄像头选择图片 2.选择图片之后，点击开始检测，然后返回结果 二、前端代码wxml文件：view class="container">
<view>
<image
转载
2023-09-16 12:46:09
477阅读
yolov5的配置过程总体来说还算简单，但是网上大部分博客都没有仔细介绍具体步骤，本文将从最细节的层面记录windows10系统下的yolov5环境配置的全过程，以及yolov5使用的一些细节，以及如何制作和训练自己的数据集。注：yolov5官网代码更新速度较快，相关依赖环境如pytorch，apex等也会采用更新的版本。博主上传了8月配置成功的工程文件，如需要老版本代码可以自行下载或从官网下载。
转载
2024-01-17 06:46:48
128阅读
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
转载
2024-03-10 20:54:40
879阅读
# 将 YOLOv5 部署到 Android 的完整指南
在如今的计算机视觉领域中，YOLOv5 作为一种核心的目标检测算法，因其速度快、精度高而备受瞩目。然而，将 YOLOv5 部署到 Android 应用中，很多新手可能会感到困惑。本文将详细介绍整个流程，并提供每一步需要的代码和解释。
## 部署流程概述
在进行 YOLOv5 到 Android 的部署之前，我们需要明确整个过程的步骤。
原创
2024-09-24 06:54:14
362阅读
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
转载
2024-06-08 08:38:02
464阅读
目录部署方式OpenCV方式部署使用Yolo v3官方仓库进行部署总结 部署方式从部署方式上，Yolo支持两种方式的应用：使用OpenCV读取Yolo官方提供的权重和配置文件克隆完整Yolo官方Github仓库，并调用脚本进行检测OpenCV方式部署这里我们需要首先下载Yolo v3的weights权重文件和cfg配置文件，这里我分别提供官方的权重文件和cfg文件的下载地址，这里我使用的是Yol
转载
2023-11-09 09:09:53
77阅读
文章目录YOLOV5 目标检测算法部署一、本地部署1.安装pytorch2.yolov5模型下载3.yolov5安装测试4.安装Flask5.flask Hello World 演示二、云服务器部署1.安装部署2.释放端口3.后端部署4.前端部署5.screen 使用 YOLOV5 目标检测算法部署一、本地部署演示系统环境：Ubuntu18.04 , pytorch1.71.安装pytorchA
转载
2024-05-13 14:22:01
309阅读
Yolov5部署过程中遇到的坑微信云托管腾讯云服务器其他容易忽略的配置证书的问题域名备案结果展示 背景：本项目旨在部署Yolov5这个算法，让其有一个简单的途径使用，比如微信小程序，APP，网站等，这里是计划在微信小程序与Web网页上进行部署开发时需要的包有flask, gevent, 需要的软件docker(安装在服务器上)微信云托管笔者最初的想法是想要把Yolov5这个项目利用微信体系内的云
yolov5 应用整理适用于0基础人员与有一定yolov5了解的人员食用.关于yolov5参考:yolov5 github源码链接 目前参与过yolov5的应用:平台库x86/arm cpuncnnx86libtorch/pytorchBM1684算能标准库(需要进行模型转换)昇腾cann(ascend api)https://gitee.com/Tencent/ncnnhttps://githu
YOLOv5实现完手机检测模型和数据集下载： 1、玩手机检测数据 2、YOLOv5玩手机检测模型 3、YOLOv5玩手机检测模型+pyqt界面 4、 VOC手机检测识别数据集 5、yolov7玩手机检测+训练好的玩手机的模型 6、Darknet版YOLOv3玩手机检测+weights权重+标注好的数据集 7、Darknet版YOLOv4玩手机检测+weights权重+数据集其他数据集和模型可见 ：
转载
2024-09-18 09:10:59
234阅读
CentOS7 环境部署 （Python Django项目）CentOS7 默认自带Python2.7，采用yum代替yum作为包管理器安装基本环境安装gcc、gcc-c++编译环境
yum install -y gcc gcc-c++安装automake autoconf等基本工具
yum install -y automake autoconf libtool make安装开发工具
文章目录前言一、YOLO简介二、代码下载三、数据集准备四、配置文件的修改1.data下的yaml2.models下的yaml3.训练train五、搭载服务器训练1.上传数据2.租服务器3.pycharm连接服务器1.添加ssh2.输入密码3.配置服务器环境路径跟代码映射路径4.解压数据5.开始训练6.文件下载到本地六、测试总结 前言在前面文章中提到，目标检测有两种方式，一种是one_stage（
转载
2024-01-21 05:16:11
648阅读
目录一、简介配置环境准备二、环境配置1.安装anaconda2.安装TensorFlow3.安装pytorch4.pyqt5安装 5.安装labelimg6.下载yolov57.pycharm安装三、使用labelimg标记图片1.准备工作2.标记图片四、 划分数据集以及配置文件修改1. 划分训练集、验证集、测试集2.XML格式转yolo_txt格式3.配置文件4.聚类获得先验框五、使用
转载
2024-04-26 09:17:35
420阅读
文章目录一、下载Yolov5代码二、利用winscp将下载好的yolov5-master.zip压缩包传到服务器上三、配置环境（远程服务器端）1.安装miniconda2.创建虚拟环境3.配置yolov5需要的环境激活虚拟环境安装pytorch注释掉requirements中的pytorch安装requirements四、本地pycharm连接远程服务器五、可能遇到的错误1.socket.time
转载
2023-12-29 18:26:23
189阅读
# 如何将yolov5部署成Python API接口
## 介绍
在本文中，我将向你展示如何将yolov5模型部署成Python API接口。yolov5是一个用于目标检测的深度学习模型，部署成API接口可以让其他开发者轻松调用该模型进行目标检测任务。
## 流程
首先，让我们来看一下整个部署过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 下载yolov5模
原创
2024-04-02 05:59:37
932阅读
Windows10上Yolov4的部署与测试（训练以后会更新，先来尝鲜）一、准备工作二、安装上面的所有三、"食材都准好了，开始炒菜"四、摆好餐具，准备吃饭五、小小的总结一下 其实github上Yolov4的作者已经把部署过程以及怎么测试都详细的写出来了都是英文的，我这里就展示一下我的部署过程，怎么跑起来的，以及遇到的一些小问题，分享一下。 一、准备工作我写一下作者的要求以及我自己使用的版本号，
转载
2024-08-05 11:49:29
119阅读
yolov5-5.0训练模型+瑞芯微rv1126上实现模型部署 第一次接触模型训练和在开发板部署，过程曲折，从开始的一脸懵到最后模型部署成功，查阅了不少资料和学习了不少大佬的经验，在这里记录一下过程和心得。一、总体思路 首先在本机上使用yolov5代码训练自己的数据集，得到训练后的pt模型，然后通过export.py转化出onnx模型，最后通过瑞芯微官方代码，将onnx模型转化为rknn模型，
