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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作者 | 闫永强本文利用YOLOV5对手势进行训练识别，并识别显示出对应的emoji，如同下图：本文整体思路如下。提示：本文含完整实践代码，代码较长，建议先看文字部分的实践思路，代码先马后看一 、YOLOV5训练数据集1. 安装环境依赖本教程所用环境：YOLOV5版本是V3.1。通过git clone 将源码下载到本地，通过pip install -r requirements.txt 安装依赖包
# 在 iOS 上实现 YOLOv5
在当今计算机视觉的背景下，YOLOv5（You Only Look Once Version 5）以其高效率和准确度而受到广泛关注。在这篇文章中，我将引导你实现 YOLOv5 在 iOS 环境下的部署，确保你可以顺利上手。
## 流程概览
以下是实现 YOLOv5 在 iOS 上的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-07 06:18:10
90阅读
一、下载源码和权重文件我们需要首先从GitHub获取到yolov5的源码，直达链接如下：https://github.com/ultralytics/yolov5打开后按照如下步骤下载源码压缩包即可 权重文件下载地址：二、在手机端下载IP摄像头 注：我用的iOS，安卓版本没有"Lite" 需要的就是这个局域网，每个人的都不一样三、安装A
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2023-09-18 15:06:52
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yolov5目标检测yolov1到v4的论文在这篇文章里比较详细，此处不对其网络做更深入的介绍，重点在于如何训练以及如何用训练好的模型做检测。以下内容参考了源码提供的教程，是对此前工作的技术总结。yolov5的安装与配置git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # 下载源码
cd yolov5
pip install -r requireme
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2024-03-19 21:31:06
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文章目录前言一、解决问题二、基本原理三、添加方法四、总结 前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv
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2024-08-25 15:06:30
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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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本文主要讲述了Yolov5如何训练自定义的数据集，以及使用GPU训练，涵盖报错解决，案例是检测图片中是否有救生圈。 最后的效果图大致如下：效果图1效果图2前言系列文章1、详细讲述Yolov5从下载、配置及如何使用GPU运行2、Labelimg标注自己的数据集，及如何划分训练集和验证集，应用于Yolov5上一篇文章中，已经介绍了该如何标注自己的数据集，以及该如何给他们分类，接下来的话，就是根据我们已
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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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。 &
使用环境：python3.6.8、CUDA10.0、Centos7.5目录 一、前言1.1下载yolov5代码1.2安装yolov5运行时需要的包1.3下载预训练模型和测试二、制作自己的训练数据集2.1使用LabelImg标注自己的数据2.2从VOC标注数据转换为YOLO标注格式三、使用yolov5训练自己的数据集3.1规范自己的数据集3.2编写yaml数据配置文件3.3修改
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2024-05-30 09:33:47
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本次的主题是用传统的数据集尝试跑通yolov5训练脚本，熟悉训练时需要注意的参数和事项1.创建 Dataset.yamldata/coco128.yaml is a small tutorial dataset composed of the first 128 images in COCO train2017. These same 128 images
这篇文章是我在自己完成yolov5的学习之后，整理出的笔记，可供学习参考，如有错误还请指正。首先，yolov5主要分为四个部分，输入端，backbone，neck，输出端。一、输入端 （1）Mosaic数据增强在Yolo-V4的paper中，以及在还未发表paper的Yolo-V5中，都有一个很重要的技巧，就是Mosaic数据增强，这种数据增强方式简单来说就是把4张图片， 通过随机缩放、随机裁减、
根据我自身的成功部署经验进行了总结，首先希望可以帮助到有需要的朋友们。一、前期准备：1.硬件准备：Jetson Xavier NX开发板（带128g内存条的EMMC版）、跳线帽（杜邦线）、microUSB转USB数据线、电源线、独立屏幕及配套硬件。2.软件准备：Ubuntu虚拟机/双系统、NVIDIA SDK MANAGER。下载地址：SDK Manager | NVIDIA Developer在
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2024-08-30 16:42:15
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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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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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目录文章简介数据下载与预处理数据介绍 数据预处理colab数据上传colab免费GPU训练注文章简介上次有简单介绍下如何在本地安装yolov5并实现图片、视频、电脑本地摄像头以及手机摄像头的目标检测。本文接着介绍下如何在谷歌的Colab上部署和训练自己的数据集。为什么使用colab呢，由于本人使用的笔记版没有GPU，而colab提供了免费的GPU资源，对于想要尝试深度学习，却没有硬件设备
虚拟环境配置见yolov5/yolov3 pytorch环境配置gpu+windows11+anaconda+pycharm+RTX3050 笔记。环境配置完成后yolov3和yolov5都可以使用，数据集和yaml文件通用，训练步骤相同，本人已经在验证。原始图像文件和xml 我已经有jpg图像文件(JPEGImages)和对应的xml标注文件(Annotations)和数据集文件分布，制作方法见
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2024-06-07 18:12:23
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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)
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2024-01-08 19:57:57
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目录1.yolov5训练自己的数据集 (1).github上下载好yolov5的代码编辑(2).yolov5的环境部署(这里是anaconda的方式 也可以pycharm 打开后直接pip install -r requirements.txt )【1】下载下来之后进行解压： 【2】打开pycharm ,打开文件打开项目文件 【3】在anaconda 中生成好相应的环
