学习要求¶
了解C3结构，方便后续YOLOv5算法的学习 一、前期工作准备部分¶
1、设置GPU¶
In [1]:import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision
from
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2023-12-18 22:52:37
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针对缺陷检测，您需要选择适合您的数据集和任务的YOLOv5模型和参数。以下是一些选择模型和参数的建议：选择适当的模型：YOLOv5提供了多个不同的模型，如yolov5s、yolov5m、yolov5l和yolov5x，每个模型具有不同的大小和性能。对于小规模的缺陷检测任务，可以使用较小的模型，如yolov5s，对于大规模的任务，可以使用较大的模型，如yolov5x。优化输入分辨率：YOLOv5可以
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2023-12-18 11:45:04
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参照博客照着这位大哥的步骤来的，但是在实际操作中，每个人都可能会有不同的报错，然后需要不同的解决方案。一、必要的环境依赖这篇配置环境的保姆级教学也是这位大哥的在安装时不要选择自动配置环境变量），会出现Spyder打不开，Anaconda也会在双击之后弹出一个命令小弹窗，然后立即闪退的情况，而Anaconda promote命令conda也不起作用，找了很多原因，发现是归结于环境的配置。
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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Anaconda的安装配置：（Anaconda是一个开源的Python发行版本，包括Conda、Python以及很多安装好的工具包，比如
原创
2024-09-19 11:35:25
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简介 图1：论文原文 是继之后提出的又一高性能目标检测算法。凭借其结构简单、便于实现、实时性好、精度高等特点，在实际中被广泛应用。系列是一阶段目标检测方法的代表，而又是这一系列算法的代表，相比于，在大幅提高精度的前提下保证了模型的实时性。论文原文 源码在进行下面部分前，我们首先了解的相关内容。如下图 图2：YOLOv3 首先，的特征提取部分使用的是，其结构如下图： 图3：Darknet53 的特点
YOLOv3: An Incremental Improvement论文链接：https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdfYolov3是yolo系列的巅峰之作，现广泛应用于工业目标检测中。 整体框架图如下： &n
Anaconda的安装配置：（Anaconda是一个开源的Python发行版本，包括Conda、Python以及很多安装好的工具包，比如：numpy，pandas等，其中conda是一个开源包和环境管理器，可以在不同环境之间切换，是深度学习的必备平台。）一.Anaconda安装配置.1.首先进入官网：https://repo.anaconda.com，选择View All Installers.2
原创
精选
2024-09-13 21:56:45
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Anaconda的安装配置：（Anaconda是一个开源的Python发行版本，包括Conda、Python以及很多安装好的工具包，比如：numpy，pandas等，其中conda是一个开源包和环境管理器，可以用于在同一个设备安装不同版本的软件包，并且可以在不同环境之间切换，是深度学习的必备平台。）一.Anaconda安装配置.1.选择View All Installers.2.打开看到的界面是A
原创
2024-10-23 21:31:37
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Anaconda的安装配置：（Anaconda是一个开源的Python发行版本，包括Conda、Python以及很多安装好的工具包，比如：numpy，pandas等，其中conda是一个开源包和环境管
目录一、背景二、模型调优2.1 基准选取2.1.1 官方精度数据2.1.2 fp32bmodel的精度2.1.3 int8bmodel精度数据2.2 多图量化2.3 预处理对齐&lmdb2.4 网络图优化2.4.1 per_channel优化2.4.2 accuracy_opt优化2.4.3 conv_group优化2.4.4&
一、YOLOv5网络YOLOv5代码链接：https://经推出，便得到CV圈的瞩目，目前在...
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2022-07-30 00:50:27
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1，YOLOV5-mask-42: 基于YOLOV5的口罩检测系统-提供教学视频2，解放双手YOLOv5 6.0自动标注（已开源）_哔哩哔哩_bilibili3，手
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2022-04-19 15:35:37
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目录背景1、Anaconda3安装(1)安装Anaconda3后,换源遇到的问题(2)处理方法(3)Anaconda3环境变量配置2、显卡驱动安装3、安装CUDA(1)安装CUDA(2) 安装cuDNN(3)CUDA环境配置4、安装pytorch，配置pytorch环境，克隆yolov5包(1)安装pytorch(2)检测是否安装成功(3)yolov5-v3.1源码安装配置(4)测试yolov5
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2024-04-04 10:23:46
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Yolo系列简单汇总二(yolox yolo6 yolo7)见：一、YoloV11.1 基本思想目标检测可以采用滑窗，然后加分类器来判断是否是需要检测的目标，yolo把分类问题变成回归问题，将图片分成SxS个网络，如果object的中心落在网格A中，则网络A就负责预测这个object，
每个网格预测B个box(x, y, w, h, confidence)和C个类别，所以输出维度为\[S*S*(B
目录1.环境准备2.开始搭建1. 安装anaconda：（请参考这位大佬做法，不过建议不要换源） 2.可以选择为yolov5 单独创建一个环境（点击creat，然后重新安装包，大佬教程有）3.conda 安装 4.yolov5 require 安装—————————至此，所有准备工作完成———————— 3.文件布局1.新建一个文件夹名字自取（我
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2024-03-27 15:56:20
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一、YoloX环境配置
一、环境配置：conda新建一个虚拟环境，方便管理。1、conda环境设置和切换Conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统，用于安装多个版本的软件包及其依赖关系，并在它们之间轻松切换。conda http error 解决conda activate 切换环境报错：先激活当前环境，再使用conda activate命令 这里也可以手动切换解释器，选择想要切换环境路
目录一，环境配置1.代码准备2.环境下载 conda官网下载Anacondapython IDE 下载官网https://www.jetbrains.com/pycharm/ 3.下载YOLOv5所需的相关依赖库pycharm环境下 conda环境下 4.安装pytorchpytorch官网https://pytorch.org/CPU版本GPU版5.检验二
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2024-03-08 09:24:52
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Win10--Yolov5环境配置一、安装Anaconda3二、创建一个yolov5的环境三、查看自己显卡适合的cuda与cudnn版本四、下载相应的pytorch，cuda与cudnn版本1.更改通道（为了下载的更快）2.下载相应的pytorch，cuda与cudnn3.查看环境中的配置4.出现问题，以及解决方法安装cudnn时出现报错安装cudnn时出现报错解决方法5.验证CUDA和duDN
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2024-09-02 11:10:50
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## 配置PyTorch深度学习环境+YOLOv5目标检测
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何在Ubuntu 20.04上配置PyTorch深度学习环境并使用YOLOv5进行目标检测。下面是整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
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| 1 | 安装Anaconda |
| 2 | 创建和激活新的环境 |
| 3 | 安装PyTorch |
| 4 | 克隆YO
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2023-09-01 05:34:27
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