yolov5 应用整理适用于0基础人员与有一定yolov5了解的人员食用.关于yolov5参考:yolov5 github源码链接 目前参与过yolov5的应用:平台库x86/arm cpuncnnx86libtorch/pytorchBM1684算能标准库(需要进行模型转换)昇腾cann(ascend api)https://gitee.com/Tencent/ncnnhttps://githu
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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文章目录一、数据准备1.1 YOLOv5 的数据格式1.2 COCO 的数据格式二、YOLOv5 结构介绍2.1 Backbone2.2 Neck2.3 Head三、YOLOv5 的训练过程四、YOLOv5 的预测过程五、如何在 YOLOv5 官方代码（非 MMYOLO）中添加 Swin 作为 backbone 论文：暂无代码：https://github.com/ultralytics/yol
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2024-05-09 12:19:36
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分为yolov5项目部署和微信小程序两部分，先介绍微信小程序前端展示+flask后端，之后介绍项目部署这部分。一、先上效果图1. 点击选择图片，调用摄像头选择图片 2.选择图片之后，点击开始检测，然后返回结果 二、前端代码wxml文件：view class="container">
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2023-09-16 12:46:09
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文章目录YOLOV5 目标检测算法部署一、本地部署1.安装pytorch2.yolov5模型下载3.yolov5安装测试4.安装Flask5.flask Hello World 演示二、云服务器部署1.安装部署2.释放端口3.后端部署4.前端部署5.screen 使用 YOLOV5 目标检测算法部署一、本地部署演示系统环境：Ubuntu18.04 , pytorch1.71.安装pytorchA
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2024-05-13 14:22:01
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最近一些人问我怎么在BPU上部署yolov5，因为之前的博客[BPU部署教程] 一文带你轻松走出模型部署新手村介绍的网络都是基于Caffe的，自己的网络都是基于pytorch的，所以遇到了很多坑。鉴于这些需求，我自己研究了下部署的方式，把自己的过程整理下来供各位参考（看我这么好的份上，来个三连吧o(￣▽￣)ブ）。
在部署之前，我先说明几点：本教程使用的一些文件都放在百度云（提取码：0a09
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2024-03-10 20:54:40
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yolov5的配置过程总体来说还算简单，但是网上大部分博客都没有仔细介绍具体步骤，本文将从最细节的层面记录windows10系统下的yolov5环境配置的全过程，以及yolov5使用的一些细节，以及如何制作和训练自己的数据集。注：yolov5官网代码更新速度较快，相关依赖环境如pytorch，apex等也会采用更新的版本。博主上传了8月配置成功的工程文件，如需要老版本代码可以自行下载或从官网下载。
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2024-01-17 06:46:48
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背景在主机上训练自己的Yolov5模型，转为TensorRT模型并部署到Jetson Nano上，用DeepStream运行。硬件环境：RTX 2080TI主机Jetson Nano 4G B01软件环境：Jetson Nano:Ubuntu 18.04Jetpack 4.5.1DeepStream 5.1主机：Ubuntu 18.04CUDA 10.2yolov5 5.0训练模型（主机上）yol
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2024-06-08 08:38:02
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# 使用Docker部署YOLOv5模型并加速TensorRT
深度学习模型的部署常常是开发中的一个难点，尤其是在进行模型推理时，对性能的要求尤其高。YOLOv5作为一个流行的目标检测模型，其速度和精度受到广泛关注。结合NVIDIA的TensorRT进行加速，可以使得YOLOv5在推理时运行得更快。接下来，我们将讨论如何使用Docker将YOLOv5模型部署并利用TensorRT进行加速。
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# 将 YOLOv5 部署到 Android 的完整指南
在如今的计算机视觉领域中，YOLOv5 作为一种核心的目标检测算法，因其速度快、精度高而备受瞩目。然而，将 YOLOv5 部署到 Android 应用中，很多新手可能会感到困惑。本文将详细介绍整个流程，并提供每一步需要的代码和解释。
## 部署流程概述
在进行 YOLOv5 到 Android 的部署之前，我们需要明确整个过程的步骤。
原创
2024-09-24 06:54:14
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目录部署方式OpenCV方式部署使用Yolo v3官方仓库进行部署总结 部署方式从部署方式上，Yolo支持两种方式的应用：使用OpenCV读取Yolo官方提供的权重和配置文件克隆完整Yolo官方Github仓库，并调用脚本进行检测OpenCV方式部署这里我们需要首先下载Yolo v3的weights权重文件和cfg配置文件，这里我分别提供官方的权重文件和cfg文件的下载地址，这里我使用的是Yol
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2023-11-09 09:09:53
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YOLOv5实现完手机检测模型和数据集下载： 1、玩手机检测数据 2、YOLOv5玩手机检测模型 3、YOLOv5玩手机检测模型+pyqt界面 4、 VOC手机检测识别数据集 5、yolov7玩手机检测+训练好的玩手机的模型 6、Darknet版YOLOv3玩手机检测+weights权重+标注好的数据集 7、Darknet版YOLOv4玩手机检测+weights权重+数据集其他数据集和模型可见 ：
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2024-09-18 09:10:59
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CentOS7 环境部署 （Python Django项目）CentOS7 默认自带Python2.7，采用yum代替yum作为包管理器安装基本环境安装gcc、gcc-c++编译环境
yum install -y gcc gcc-c++安装automake autoconf等基本工具
yum install -y automake autoconf libtool make安装开发工具
文章目录前言一、YOLO简介二、代码下载三、数据集准备四、配置文件的修改1.data下的yaml2.models下的yaml3.训练train五、搭载服务器训练1.上传数据2.租服务器3.pycharm连接服务器1.添加ssh2.输入密码3.配置服务器环境路径跟代码映射路径4.解压数据5.开始训练6.文件下载到本地六、测试总结 前言在前面文章中提到，目标检测有两种方式，一种是one_stage（
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2024-01-21 05:16:11
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目录一、背景二、配置环境三、使用手机行为检测数据集四、租用云端GPU进行模型训练五、PC端验证训练效果六、Aidlux端的模型推理测试七、改进及拓展一、背景现代社会“低头族”越来越多，过马路时低头玩手机，操作岗位上工作时玩手机，甚至有的骑车时也在玩手机等等，存在着不同程度的交通安全隐患、安全操作隐患等等。因此，开发出一个玩手机的行为检测系统，以规范人们的玩手机行为，还是具有很大意义的。本项目是基于
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2024-08-22 10:39:12
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今天主要和大家分享在LabVIEW中使用纯TensoRT工具包快速部署并实现yolov5的物体识别
原创
2023-08-21 18:42:36
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yolov5-5.0训练模型+瑞芯微rv1126上实现模型部署 第一次接触模型训练和在开发板部署，过程曲折，从开始的一脸懵到最后模型部署成功，查阅了不少资料和学习了不少大佬的经验，在这里记录一下过程和心得。一、总体思路 首先在本机上使用yolov5代码训练自己的数据集，得到训练后的pt模型，然后通过export.py转化出onnx模型，最后通过瑞芯微官方代码，将onnx模型转化为rknn模型，
目录一、简介配置环境准备二、环境配置1.安装anaconda2.安装TensorFlow3.安装pytorch4.pyqt5安装 5.安装labelimg6.下载yolov57.pycharm安装三、使用labelimg标记图片1.准备工作2.标记图片四、 划分数据集以及配置文件修改1. 划分训练集、验证集、测试集2.XML格式转yolo_txt格式3.配置文件4.聚类获得先验框五、使用
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2024-04-26 09:17:35
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文章目录一、下载Yolov5代码二、利用winscp将下载好的yolov5-master.zip压缩包传到服务器上三、配置环境（远程服务器端）1.安装miniconda2.创建虚拟环境3.配置yolov5需要的环境激活虚拟环境安装pytorch注释掉requirements中的pytorch安装requirements四、本地pycharm连接远程服务器五、可能遇到的错误1.socket.time
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2023-12-29 18:26:23
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# 如何将yolov5部署成Python API接口
## 介绍
在本文中，我将向你展示如何将yolov5模型部署成Python API接口。yolov5是一个用于目标检测的深度学习模型，部署成API接口可以让其他开发者轻松调用该模型进行目标检测任务。
## 流程
首先，让我们来看一下整个部署过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 下载yolov5模
原创
2024-04-02 05:59:37
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