视频号已经将项目运行的效果，放到了视频号上面，请移步观看，也欢迎大家关注。环境windows 10 64位anaconda with python 3.8streamlit 0.86.0yolov5 v5.0streamlit是什么streamlit是一个开源的python库，它能够快速的帮助我们创建定制化的web应用，而且还非常便于和他人分享，特别是在机器学习和数据科学领域。整个过程不需要你了解
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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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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Pytorch 训练1. 训练数据集制作1.1 将图片和标签导入1.2 可选项：导入已有的 txt 标签1.3 创建 make_txt.py 并执行1.4 创建 train_val.py 文件并执行2. 训练2.1 下载 yolov5 的 Pytorch 框架2.2 创建 armor_coco.yaml2.3 开始训练最近，我让介个人学习神经网络，但是发现自己也不会。连自己都不会，又怎么帮别人解决
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2023-11-17 14:04:37
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代码为YOLOv5，7.0版本 目录一、run()函数二、parse_opt()函数三、main()函数四、完整代码注释 前言 detect.py主要有run(),parse_opt(),main()三个函数构成。一、run()函数@smart_inference_mode() # 用于自动切换模型的推理模式，如果是FP16模型，则自动切换为FP16推理模式，否则切换为FP32推理模
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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yolov5 在目标检测中占有非常重要的地位，在工业界，也是最受欢迎的目标检测架构之一。yolov5 原码地址：https://github.com/ultralytics/yolov5本机环境：windows10，CPU 跑模型，anaconda3其中 detect.py 代码是检测代码，你可以直接跑这个代码看 yolov5 模型的效果，其中yolov5准备了2张图片 bus.jpg 和 zid
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2023-11-21 09:57:47
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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——pytorch环境搭建：一． 准备工作：Cuda 、Anaconda安装、yolov5源码下载1.cuda版本查看：如果没有下载cuda的话，自行百度即可。查看本机电脑cuda版本的方法：方法一：在电脑桌面右击选中NVDIA控制面板打开界面后点击左下角系统信息点击组件后，在产品名称一栏即可查看CUDA版本方法二：win+R打开cmd，输入nvidia-smi 附上cuda安装教程：
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2024-01-11 10:32:11
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yolov5-5.0百度网盘连接链接: https://pan.baidu.com/s/1Hd2KKBixuEWRv3jcH6Bcsw 提取码: g6xf 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦环境配置测试环境：ubuntu18.04，显卡GTX1060台式机1、进入Yolov5目录2、使用conda创建一个虚拟环境conda create -n yolov5 python=3.73、
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2024-05-16 10:53:36
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文章目录一、环境配置1、Python环境2、下载项目二、如何利用YOLOv5进行预测2、体验一下报错记录及解决三、自定义数据集训练YOLOv5，并预测1、数据准备2、开始训练报错记录：3、预测 一、环境配置1、Python环境官网链接：Start Locally | PyTorchconda create -n pytorch python==3.7.3pip3 install torch to
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2023-10-18 21:27:36
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2024-05-30 08:45:22
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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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使用的项目地址：https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4一、配置环境1.因为不同的项目所需要的环境也不同，每次都更新太费神，所以直接在anaconda下建一个虚拟环境，给环境起名叫 yolov4：conda create -n yolov4 python=3.7因为我的 anaconda 自带的 python 就是3.7版本，所以这里安装3.7。2.
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2023-11-29 10:43:30
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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
PyTorch+YOLOv5环境搭建软硬件要求1. PyTorch RequirementsNVIDIA CUDA 9.2 or aboveNVIDIA cuDNN v7 or above对应的最低GPU运算能力和驱动版本为：GPU Compute Capability >= 3.0Compatible Driver Version >= 396.26PyTorch版本：官方推荐的最低
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2024-01-10 22:55:58
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train.py# YOLOv5 ? by Ultralytics, GPL-3.0 license
"""
Train a YOLOv5 model on a custom dataset
Usage:
$ python path/to/train.py --data coco128.yaml --weights yolov5s.pt --img 640
"""
import arg
pytorch yolov5 (wind_2021) L:\PytorchProject\yolov5-master> (wind_2021) L:\PytorchProject\yolov5-master>pip install -r requirements.txt Requirement al
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2021-01-07 16:00:00
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目录一、下载yolo5二、安装必要依赖三、安装pytorch四、打标图片制作数据集4.1 导入图片4.2 开始打标4.3 添加标签4.4 进行打标4.5 导出打标数据4.6 打标数据五、整理训练数据5.1 第一层目录5.2 第二层目录5.3 第三层目录六、创建配置文件七、训练数据八、验证数据集九、检测图片 一、下载yolo5首先下载源码：yolo5 github地址我下载的是最新版本：v6.1。
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2023-09-01 21:31:03
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前言 最近有一个项目需要用到目标识别，于是我一下子就想到了大名鼎鼎的yolo，于是花了一天时间了解了一下。但是很遗憾的是，我自己随便配置的一个环境能运行torch，但是只要一训练yolov5的库，电脑就要蓝屏， 随后就去网上找一些配置教程，但是很遗憾的是听着很大气，但感觉大部分都是废话，效率不高且不够准确。于是打算根据自己的经验搓一个教程。前期准备 本文默认读者已具备python环境（cond
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2024-10-31 14:29:31
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