YOLOv5实现吸烟行为检测配置环境安装pytorch（gpu版本和cpu版本的安装）YOLOv5所需其他依赖的安装使用训练好的吸烟检测模型来进行推理训练吸烟检测模型 配置环境首先需要安装anaconda和pycharm，安装过程参考这篇博客 安装好anaconda后在上面安装python3.8虚拟环境，打开anaconda终端，输入：conda create -n py38 python=3.
目录标题为什么学习 YOLO-V5 ？面向对象开源项目学习方法预备知识项目目录结构 为什么学习 YOLO-V5 ？算法性能：与YOLO系列（V1，V2，V3，V4）相比，YOLO-V5效果最好，速度最快。项目质量：自项目开源，作者一直精心维护，优化，更新，目前已经更新到V7版本，项目整体质量非常高。工业部署：在工业界，要能够部署到低性能设备，并且保证效果和速度。为此，模型不能太大、不能有特别复杂
针对现实生产环境中具有大量 CPU 资源而 GPU 奇缺的现状，并出于充分利用现有 Kubernetes 的目的，我们基于 Uber 的 Horovod 实现了分布式训练框架，并且可以部署在内部 Kubernetes 平台上，通过 CPU scale 来实现机器学习模型训练，达到在 GPU 不足的情况下，通过 CPU scale 来实现模型训练，降低模型训练时间和提高算法同学模型验证效率的目标。本
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2024-08-28 21:37:40
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YOLOv8由广受欢迎的YOLOv3和YOLOv5模型的作者 Ultralytics 开发，凭借其无锚设计将目标检测提升到了一个新的水平。YOLOv8 专为实际部署而设计，重点关注速度、延迟和经济性。[1] 详细内容请参阅 MarkAI Blog [2] 更多资料及工程项目请关注 MarkAI Github [3] 通关感知算法面试请Star 2024年千道算法面试题综述在本文中，您将了解 YOL
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2024-08-30 14:12:11
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完整人脸识别系统（源码+教程+环境）：开源毕业设计：基于嵌入式ARM-Linux的应用OpenCV和QT实现的人脸识别系统(源码+论文)完全毕设教程：Linux上Opencv与Qt实现的人脸识别的考勤点名/门禁系统(PC与嵌入式ARM版本) 按照上篇之一的进度，已经编译及安装好了opencv库及opencv_contrib扩展库。安装好库之后，无非就还有两件事要做：1、配置环境 
1、下载安装前提是安装好Anaconda3和pytorch等一大堆AI学习相关环境1.1、下载YOLO5源码Yolov5 Github地址：https://github.com/ultralytics/yolov5
自己的网盘地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1fY_JVs5LiZ428aOdv0BEJQ 提取码：ig02 --来自百度
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2024-10-24 07:55:28
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前言由于自己电脑显卡性能一般，买显卡又价格昂贵。之前一直在某宝找人代训练，将训练好的exp放到本地代码中，这种方法虽然好使，但是收费都不低，训练三百张图片，店家至少也要收费100块。因此，我在网上看能否租用服务器进行训练，百度后找到了一些类似的平台。目前仅尝试过AutoDL，下面是我的一些详细运行部署过程，供初学者进行学习：1、登录注册平台 2、点击右上角控制台 3、点击左侧“容器实例”，接着点击
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2024-05-11 11:03:05
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前言四天时间，前前后后环境搭建重复了四次。摸索过来，摸索过去，其实并不复杂。但作为小白在整个过程中还是跌跌撞撞遇到很多问题，所幸都顺利得以解决。为了方便之后再次查阅，同时为其他小伙伴提供帮助，避免走冤枉路，特此来总结下四天来整个yolov5环境搭建的经验。话不多说，上干货！正文本文搭建的yolov5环境为：GPU，pytorch=1.10.1，torchvision==0.11.2 ，torcha
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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文章目录1.Keras封装实现 LeNet网络-5（1998）2.Keras封装实现 Alex-Net网络-8(2012)3.Keras封装实现 ZF-Net网络-8（2013）4.Keras封装实现 VGG-16网络 （2014）VGG-16网络VGG-19网络 （2014）5.Keras封装实现 Google-Net网络-22（2014）InceptionGoogleNet6.Keras封装
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2024-07-29 09:11:13
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我要先声明一下，系统是Ubuntu18.04，我的机器已经装好了opencv4.1.1 和 cuda10.0 的，过程可参考我另一篇博客，这部分不再说明 IDE使用qtcreator1.下载DarknetGithub链接官网链接这个不用多讲，直接git clone，网不好不管git clone https://github.com/pjreddie/darknet还要下载预训练权重darknet5
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2024-10-08 08:59:09
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作者 | 陈信达AI技术已经应用到了我们生活中的方方面面，而目标检测是其中应用最广泛的算法之一，疫情测温仪器、巡检机器人、甚至何同学的airdesk中都有目标检测算法的影子。下图就是airdesk，何同学通过目标检测算法定位手机位置，然后控制无线充电线圈移动到手机下方自动给手机充电。这看似简单的应用背后其实是复杂的理论和不断迭代的AI算法，今天笔者就教大家如何快速上手目标检测模型YOLOv5，并将
集智书童 YOLO-Pose: Enhancing YOLO for Multi Person Pose Estimation Using Object Keypoint Similarity Loss
论文：https://arxiv.org/abs/2204.06806代码1（即将开源）：https://github.com/TexasInstruments/edgeai-yolov5代
集智书童 YOLO-Pose: Enhancing YOLO for Multi Person Pose Estimation Using Object Keypoint Similarity Loss
论文：https://arxiv.org/abs/2204.06806代码1（即将开源）：https://github.com/TexasInstruments/edgeai-yolov5
Q1：如何提高矩阵相乘效率？矩阵乘法是种极其耗时的运算。 以C = A • B为例，其中A和B都是 n x n 的方阵。根据矩阵乘法的定义，计算过程如下：A1: 简单分治法前提：假定A,B都是n等于2的次幂的方阵基本思路：计算C=A*B时，将C,A,B矩阵进行分块操作，对每个分块的矩阵进行乘法运 算，运算完毕后重新对得到的C11,C12,C21,C22进行组合操作。确定递归终止条件：当分块矩阵得到
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2024-05-15 09:11:00
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正在配置yolov3环境，貌似弄出来了，现在简单记记。软件： vs2017 opencv3.4 cuda8.0 cudnncuda安装cudnn配置opencv配置vs配置大致就这么4步，慢慢来。cuda下载安装不推荐去官网下，麻烦不说，还老是失败。你要注册才能下，而且总是失败就不爽了，可以搜搜其他的源，我的的8.0，比较老就不挂上去了，正常软件安装没设么好说的。推荐看看这个cuda配置：cudn
目录? 配置文件backbone配置文件编辑?构成的元素Conv ---CBA(convolution, batch normalization, activation)关于SiLU--sigmoid linear unitSPP(Spatial Pyramid Pooling)/SPPF(Spatial Pyramid Pooling Fast)结构 C3 -- cross stag
前言上期我们已经完成了环境的搭建，以及环境的检测。我们接着在上期的基础上进行训练模型。一、数据集的获取点击这个链接，先下载数据集（提取码: 485q）。这里取的是猫猫图片前121张，名字是cat.0.jpg到cat.120.jpg。复制到项目文件夹yolov5-master\own_datas\images\train文件夹下作为训练集。另外再新建出来yolov5-master\own_datas
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2024-08-09 08:28:15
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二维矩阵索引行列的二维矩阵,首先在C++中为了能够使用二维索引,需要定义长度为的一级数据指针保存所有矩阵元素,然后定义长度为的二级指针保存矩阵中每行的起始位置,最后使用进行二维矩阵的索引. 在CPU主机端使用malloc即可创建内存空间,而在GPU中可以使用cudaMalloc创建内存空间,但是这时是将二维矩阵元素进行一维展开的线性内存,如果对矩阵的每行元素分别对待并进行每行的内存对齐,那么访
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2024-04-18 14:02:11
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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。在最后一部分，针对使用
