1. 下载YOLO项目代码点击这里下载并解压YOLO的官方代码：https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/v5.0cs2. 环境安装cd进入到下载的YOLO文件目录下，在CMD终端里输入：pip install -r requirements.txt然后回车即可。3. 数据集下载：使用百度飞桨提供的3种水果检测的小数据集，百度网盘链接：https://p
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2024-07-09 08:26:25
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一、数据集首先我们要对自己的数据进行标注，标注的工具LabelImg，如果是windows用户的话，可以直接下载可执行文件，labelImg的下载地址以及使用，可以参考博客标注图像(其中里面有具体的标注过程，Ubuntu用户也适用)，使用的图示如下（引用别人的）。（Ubuntu用户安装labelImg可以参考：） 得到标注后的xml文件：<annotation>
<folde
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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Darknet-YOLOv3 部署测试笔记1. 安装部署安装部署在Linux环境，windows环境安装部署见参考1git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet
make -j $(nproc)获取已经训练好的权值：wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights2. 检测示
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2024-09-09 06:33:04
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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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一、环境配置所需资源本教程使用到的工具有：1.anaconda, pycharm2.cuda≥10.1, cudnn与cuda版本对应上3.pytorch≥1.7.0二、前期准备2.1 创建新环境并进入新环境YOLOv5要求Python≥3.6.0，接下来的代码和例子均以我们服务器上的配置为例：conda create -n test python=3.8 #选择自己的服务器名称
conda ac
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2023-10-21 07:48:05
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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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# 使用 Python API 部署训练好的 YOLOv5 模型
在计算机视觉领域，YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法。本文将介绍如何将训练好的 YOLOv5 模型部署为一个 Python API。通过这篇文章，你将学会整件事情的流程，并获取实现每个步骤的具体代码。
## 整体流程
在开始之前，我们先概述整个部署流程，可以用以下表格展示步骤：
| 步骤
# 使用 Python 调用 YOLOv5 API 实现目标检测
YOLO（You Only Look Once）是一种广泛使用的实时目标检测系统。YOLOv5 是其最新版本，由于其卓越的性能与易用性，受到开发者的广泛喜爱。本文将介绍如何通过 Python 调用 YOLOv5 的 API，进行目标检测。我们还将提供完整的代码示例，以帮助你快速入门。
## 什么是 YOLOv5？
YOLOv5
使用PyQt5搭建yoloV5目标检测平台一、资源包准备： 1、python3.7 3、Anaconda 4、cuda-10.2.89 5、Visual Studio 2019 6、PyQt5-YOLOv5-master源码二、环境搭建1、PyQt5安装与部署：1、安装PyQt5：（1）、打开Anaconda Prompt终端，创建本项目虚拟环境，命名为PyQt5：conda create -n
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2024-01-25 21:38:20
234阅读
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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文章目录调试准备Debug 设置代码修改调试数据代码运行逻辑类初始化启动迭代器数据增强 调试准备 为了便于阅读代码和打印中间变量，需进行调试模式下运行代码。配置平台：Ubuntu，VSCode。在上一篇博文中，我们简单探讨过调试的设置。在该篇博文中，需要深度阅读代码，所以需要详细设置【Debug】参数，便于调试。Debug 设置 为了保证每次只读取同样的数据样本，我们选择单卡、单进程、单线程
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2024-08-09 12:04:39
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# YOLOv5 TensorRT 部署指南
## 简介
在本文中，我们将介绍如何使用 YOLOv5 和 TensorRT 结合进行目标检测模型部署。YOLOv5 是一种流行的目标检测算法，结合 TensorRT 可以在 GPU 上获得更好的加速性能。
### 步骤概览
以下是实现 YOLOv5 TensorRT 部署的基本流程：
| 步骤 | 内容 |
|--
原创
2024-05-08 10:15:23
108阅读
文章目录深度学习经典方法概述检测任务中阶段的意义不同阶段算法的优缺点iou指标计算评估所需参数计算map指标计算Yolo v1整体思想yolo算法整体思路解读检测算法要得到的结果整体网络架构解读位置损失计算置信度误差与优缺点分析Yolo v2改进细节V2版本细节升级概述网络结构特点架构细节解读基于聚类来选择先验框尺寸偏移量计算方法坐标映射与还原感受野的作用特征融合改进 深度学习经典方法概述检测任
yolov5是一种目标检测算法，近年来在计算机视觉领域取得了显著的进展。将YOLOv5部署到Android设备上能使边缘计算变得高效，使得实时检测成为可能。本文将详细介绍如何成功部署YOLOv5到Android。同时，还会结合相关配置、验证和排错指南，帮助读者顺利进行部署。
## 环境准备
在部署YOLOv5之前，我们需要确保我们的开发环境满足特定要求。
前置依赖安装：
- **Androi
需要配置ffmpeg环境。
原创
2023-05-27 00:01:30
339阅读
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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1.引言前两篇博客已经完成了对于Yolov5算法的基本环境配置以及训练测试过程，本篇着重完成图形界面开发过程。前两篇博客链接如下：第一篇第二篇2.下载安装pyqt5工具包以及配置ui界面开发环境输入指令，进行下载。 点击File->Settings->External Tools进行工具添加，依次进行Qt Designer、PyUIC、PyRCC、Pyinstall环境配置。2.1 Q
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2023-10-20 22:01:19
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寒假里因为项目需要用到YOLOv3，在网上找了很多linux下的配置教程，很多博主的博客里已经讲得很详细了，我这边重点将说明一下linux下的yolov3的封装，因为要给别人用，不可能提供源码的，都是封装成动态链接库给别人使用，而我在封装的过程中发现网络上的教程尤其是在linux下的封装并没有很详细，我这边在做一个补充说明，希望能帮助更多人少走弯路，也是对自己第一次独立完成这些工作做一个记录。一、
分享一下yolov5自己的模型部署到安卓端的踩坑记录，这里跳过yolov5训练部分（这部分网上很多教程），直接说重点。训练得到的为.PT模型，要部署到安卓端首先要转换为onnx模型，这一步6.1版本提供了export.py文件直接调用就行，需要注意加上--simplify以及选择合适的onnx转换版本，这里附上官方源码。 附上图片，主要介绍怎么把自己训练好的模型导入到安卓端，这里'--d
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2024-04-28 15:31:53
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