目录? 四种网络结构的介绍?下载代码并配置环境?准备数据集?添加数据配置文件?下载预训练模型?修改train.py的参数?开始训练?模型测试? 四种网络结构的介绍 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。 &
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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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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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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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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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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一、参考资料项目源码pytorch yolo5+Deepsort实现目标检测和跟踪工程落地YoloV5 + deepsort + Fast-ReID 完整行人重识别系统（三）yolov5-deepsort-pedestrian-countingYolov5-Deepsort-Fastreid二、相关介绍Deepsort是实现目标跟踪的算法，从sort（simple online and realt
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2024-01-05 20:33:54
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YOLOv5代码注释版更新啦，注释的是最近的2021.07.14的版本，且注释更全github: https://github.com/Laughing-q/yolov5_annotations YOLOV5测试代码test.py注释与解析测试参数以及main函数解析test函数解析 本文主要对ultralytics\yolov5的测试代码test.py的解析，由于yolov5还在开发当中，平常多
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2023-11-02 07:01:08
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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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目录yolov5 pytorch工程准备与环境部署yolov5训练数据准备yolov5训练pycharm远程连接pycharm解释器配置测试1. yolov5 pytorch工程准备与环境部署（1）下载yolov5工程pytorch版本源码https://github.com/ultralytics/yolov5（2）环境部署用anaconda创建新的虚拟环境（如tp_env_yolo
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2023-07-29 23:39:12
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目录一、数据集准备二、项目配置1、安装pytorch和cuda，并创建新项目2、安装所需要的库3、运行detect.py验证4、修改yolov5命令行参数三、开始训练四、训练结果yolov5开源网址：GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 ? in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite一、数据集准备上面这个链接里的数据集
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2023-12-23 15:39:41
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前言最近服务器到了，A6000是真的顶，又面临了配置环境的问题，还记得刚开始学习的时候，一直搞不懂这其中的关系，之前也只是配置过window的GPU版本，而没有配置过ubuntu版本，这回也在ubuntu上成功配置了YoloV5环境，现在总结一下。这里只是简易总结版，详细的可以去看下这个yolov5环境配置(ubuntu)不过大同小异，重要的是步骤以及每一步做什么。第一步：显卡驱动这个是配置环境的
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2024-03-20 19:32:27
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YOLOv5 训练和推理
前置条件配置好环境后不用修改代码。即可实现，实时目标检测多达80种物离线的情况下载yoloV5的代码
01.下载网络上的模型
02. 在detect 所在的文件夹下，创建 weights ，并把模型放在这个位置
./weights
03.执行代码
python detect.py --weigh
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2023-08-01 16:43:13
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1.0 简介本文档介绍了一种将带 .pt 扩展名的 YOLOv5 PyTorch 权重文件转换为 ONNX* 权重文件，以及使用模型优化器将 ONNX 权重文件转换为 IR 文件的方法。该方法可帮助 OpenVINO™ 用户优化YOLOv5，以便将其部署在实际应用中。此外，本文档提供了一个关于如何运行 YOLOv5 推理的 Python 推理演示，以帮助加快 YOLOv5 的开发和部署速度。在最后
# 在PyTorch上使用YOLOv5的完整指南
YOLOv5是一个非常流行的实时目标检测模型，它基于PyTorch构建，易于使用且性能极佳。本文将为初学者介绍如何在PyTorch上使用YOLOv5，包括下载、设置环境、训练模型、推理等步骤。我们将通过图表和代码示例来清晰展现整个流程。
## 整体流程
整个流程可以分为以下几个步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述
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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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
# PyTorch运行Yolov5教程
## 1. 引言
欢迎来到PyTorch运行Yolov5的教程！本教程旨在帮助刚入行的开发者学习如何使用PyTorch库来运行Yolov5目标检测算法。Yolov5是一种快速而准确的目标检测算法，广泛应用于计算机视觉领域。在本教程中，我们将逐步介绍整个实现过程，并提供相应的代码示例和解释。
## 2. 整体流程
在开始之前，让我们先来了解一下整个实现
原创
2023-08-21 10:11:50
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# 使用YOLOv5和PyTorch进行目标检测的流程指南
在这个教程中，我们将学习如何使用YOLOv5和PyTorch搭建一个目标检测系统。YOLOv5是一种高性能的目标检测模型，而PyTorch是一个流行的深度学习框架。接下来，我们将逐步完成这个过程，确保你对每一步都有清晰的理解。
## 1. 项目流程概述
为了顺利完成目标检测任务，我们将遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--
原创
2024-08-16 06:59:55
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