windows使用pytorch环境配置yolo_v5进行视觉识别步骤：搭建pytorch环境（第2部分） 文章目录windows使用pytorch环境配置yolo_v5进行视觉识别步骤：搭建pytorch环境（第2部分）一、搭建conda环境1、创建环境空间2、进入创建的conda环境3、常用的conda命令二、确定pytorch-gpu安装版本三、安装pytorch1、官方网站安装：2、自行下
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2023-11-07 10:00:57
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对于想要在安卓平台上部署基于PyTorch的YOLOv5模型的朋友们，这篇博文将详细阐述整个过程的每个步骤。我们将解决的具体问题涉及环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用，确保每个部分都为你提供实用的信息。
## 环境准备
在启动之前，我们需要确保开发环境的设置正确。以下是前置依赖的安装步骤以及硬件资源评估的四象限图。
### 前置依赖安装
在安装依赖之前，确保你的系
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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运行DEMO下载ncnn框架和ncnn-android的demo 下面的教程主要以带加速的ncnn-android-vulkan为例将下载好的压缩包解压然后将ncnn-android-vulkan中的文件拷贝到ncnn-android-yolov5-master\app\src\main\jni中 打开android studio，选择ncnn-android-yolov5-master项目打开
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2024-01-30 21:40:56
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参考部署流程环境准备：本文讲的是在window上面进行模型训练完成后第一步：在本地yolov5项目执行先安装onnxpython -m pip install --user onnx
python -m pip install --user onnxsim
python -m pip install --user onnxruntime第二步：pt文件转onnx建议不要修改export.py文件，
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2023-09-26 09:07:22
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清华开源剪枝：https://github.com/jinfagang/nb这个库把一些常用的blocks整合在了一起, 比如CSP, RFB, SPP,等, 接口统一之后构建模型的方法就会很简单. 我们就用这个库, 根据Yolov5的模型结构来构建一个简单版本的Yolov5. 当你熟悉这个构建过程之后, 修改backbone等的操作就会很简单.好像也可以这么安装：pip install nbnb
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2024-06-26 08:24:44
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目录1. 下载Yolov51.1 下载Yolov5源码1.2 下载Yolov5预训练模型2.安装Yolov53.测试Yolov53.1图片测试3.2视频测试3.3电脑摄像头测试3.4手机摄像头测试4. 参考资料 1. 下载Yolov51.1 下载Yolov5源码Yolov5 Github地址：https://github.com/ultralytics/yolov5 Github官网下载速度较慢
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2024-08-04 15:35:09
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YoloV5训练安全帽检测并实现安卓端部署一.Requirements本教程使用的环境：u版yolov5，源码下载地址：yolov5PyTorch:1.8.0Cuda:10.2Python:3.8官方要求：Python>=3.6.0 is required with all requirements.txt installed including PyTorch>=1.7git clo
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2024-05-24 10:42:24
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文章目录一、环境配置1、Python环境2、下载项目二、如何利用YOLOv5进行预测2、体验一下报错记录及解决三、自定义数据集训练YOLOv5，并预测1、数据准备2、开始训练报错记录：3、预测 一、环境配置1、Python环境官网链接：Start Locally | PyTorchconda create -n pytorch python==3.7.3pip3 install torch to
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2023-10-18 21:27:36
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YOLOV5部署全系列教程（2）本篇是系列教程记录第二篇，主要讲述基于jetson NX开发板进行yolov5的一个部署。 文章目录YOLOV5部署全系列教程（2）一、yolov5环境部署1.matplotlib安装1.1第一种1.2第二种2.pytorch安装二、tensoRT加速总结 一、yolov5环境部署在部署环境之前，首先进行开发板的刷机处理，本人参考的某位大佬的部署教程，传送门在这，大
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2024-01-28 01:06:05
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这一篇记录使用pycharm运行yolov5，有关于yolov5环境搭建请看本栏的第一篇文章（是使用Anaconda搭建的cpu虚拟环境）。一. 从官网下载yolov5项目yolov5-v5.0链接 二、pycharm打开yolov5项目打开这个项目 进来之后会弹出虚拟环境创建的窗口，我们已经再anaconda中创建了我们自己的虚拟环境了，所以不用在这里创建。这里选
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2023-11-15 14:12:50
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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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pytorch yolov5 (wind_2021) L:\PytorchProject\yolov5-master> (wind_2021) L:\PytorchProject\yolov5-master>pip install -r requirements.txt Requirement al
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2021-01-07 16:00:00
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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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文章目录一、下载Yolov51、下载Yolov5源码2、 下载Yolov5预训练模型二、安装Yolov5三、测试Yolov51、Img图片测试2、Video视频测试3、摄像头测试三、小结四、参考链接 在下载配置Yolov5前，先要安装好Anaconda环境，若有需要可参考：一、下载Yolov51、下载Yolov5源码这里有两种方式进行下载： ①Yolov5 Github地址：https://gi
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2023-12-17 14:24:22
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目录1 前言1.1 环境配置1.1.1 创建虚拟环境1.1.2安装Pycharm 并配置创建的虚拟环境1.2 运行yolov5源码1.3 运行结果2 总结 1 前言前段时间研究了一下深度学习框架Pytorch的环境配置，这个过程遇到了各种奇奇怪怪的问题，也总算把环境配置这个坑迈过去了，踏进了深度学习的半边门槛，今天五月份yolov5横空出世，不管是模型大小还是处理精度都是惊艳众人，引得无数深度学
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2024-08-05 12:18:01
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目录注意事项一、2023/4/29更新前言一、环境配置1 显卡驱动安装1.1 卸载显卡驱动1.2 准备工作1.3 驱动安装1.4 验证2 CUDA安装2.1 准备工作2.2 CUDA下载2.3 CUDA安装2.4 配置环境变量2.5 验证2.6 小结3 cuDNN安装3.1 cuDNN下载3.2 cuDNN安装3.3 小结4 TensorRT安装4.1 TensorRT下载4.2 TensorR
目录yolov5 pytorch工程准备与环境部署yolov5训练数据准备yolov5训练pycharm远程连接pycharm解释器配置测试1. yolov5 pytorch工程准备与环境部署（1）下载yolov5工程pytorch版本源码https://github.com/ultralytics/yolov5（2）环境部署用anaconda创建新的虚拟环境（如tp_env_yolo
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2023-07-29 23:39:12
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目录一、数据集准备二、项目配置1、安装pytorch和cuda，并创建新项目2、安装所需要的库3、运行detect.py验证4、修改yolov5命令行参数三、开始训练四、训练结果yolov5开源网址：GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 ? in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite一、数据集准备上面这个链接里的数据集
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2023-12-23 15:39:41
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yolov5编译安卓APP：解决图像上全是检测框前言一、第一个YOLOv5 APP1.参考链接2.详细说明3.APP检测时图像上全是框的解决方法二、第二个YOLOv5 APP1.参考链接2.详细说明3.APP检测时图像上全是框的解决方法三、其他1.APK打包2.修改APP图标与名字 前言YOLOv5编译安卓APP有不少参考博客及视频，但是参考编译的APP存在问题：APP运行时，检测框覆盖整个图像
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2024-05-28 13:06:51
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