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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量子位 YOLOv4还没有退热，YOLOv5已经发布！6月9日，Ultralytics公司开源了YOLOv5，离上一次YOLOv4发布不到50天。而且这一次的YOLOv5是完全基于PyTorch实现的！在我们还对YOLOv4的各种骚操作、丰富的实验对比惊叹不已时，YOLOv5又带来了更强实时目标检测技术。按照官方给出的数目，现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒，即每秒1
目录1.准备环境2.安装所需软件包安装Pytorch安装其他所需包 方式一方式二1：换源2：可用软件包3：.whl .gz3.运行运行方式（三种） （一）：终端运行（二）：pycharm 终端运行 （三）：调参后运行Yolov5可视化UI界面拓展1.准备环境Anaconda搭建环境，pycharm代码运行Anaconda下载地址：https://www.an
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2024-05-16 20:34:19
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Win7/10/Centos7各平台下YOLOv3目标检测CPU+GPU的实现最近由于项目原因接触到机器视觉方面的知识，在这做个有关使用YOLOv3目标检测实操笔记
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2024-08-30 14:12:04
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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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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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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
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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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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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
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.
YOLOv4YOLOv4的三大贡献：设计了强大而高效的检测模型，任何人都可以用 1080Ti 和 2080Ti训练这个超快而精准的模型。验证了很多近几年 SOTA 的深度学习目标检测训练技巧。修改了很多 SOTA 的方法， 让它们对单GPU训练更加高效，例如 CmBN，PAN，SAM等。作者总结了近几年的单阶段和双阶段的目标检测算法以及技巧，并用一个图概括了单阶段和双阶段目标检测网络的差别，two
yolov8上使用gpu教程安装Cuda和Cudnnyolov8上使用gpu 安装Cuda和Cudnn1.查看支持的cuda版本，并去官网下载。nvidia-smi 2.网址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 3.安装细节 安装的前提基础是，有vs的C++环境。我电脑有vs2019的C++环境。 4.取消勾选，这里就借用了其他博主
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2024-07-12 15:47:31
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执行Select命令来切换目标数据库。通过修改redisClient.db指针，让它指向服务器中的不同数据库，从而实现目标数据库的切换原理——这就是Select命令的实现原理数据库键空间 Redis是一个键值对数据库服务器，服务器中的每一个数据库都由一个redis.h/redisDb结构表示，其中redisDb结构中的dict字典保存了数据库中
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2024-09-04 23:23:17
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环境：tensorRT 6 / tensorRT 7Ubuntu 18.04 CUDA 10.1 一、下载项目yoloV5 项目：地址 二、安装相应环境pip install -r requirements.txt训练关键依赖：Cython
matplotlib
numpy
opencv-python
pillow
PyYAML
scipy
tensorboard
t
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2024-04-18 15:48:10
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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
深度学习训练营之训练自己的数据集原文链接环境介绍准备好数据集划分数据集运行voc_train.py遇到问题完整代码创建new_data.yaml文件模型训练时遇到的报错模型训练结果可视化参考链接 环境介绍语言环境：Python3.9.13编译器：vscode深度学习环境：torch显卡:NVIDIA GeForce RTX 3070 Laptop GPU准备好数据集我这里采用的数据集是经典的目标
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2024-08-21 11:18:50
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? 原作者：K同学啊|接辅导、项目定制? 我的环境： ● 语言环境：Python 3.8 ● 编译器：Pycharm ● 深度学习环境：Pytorch一、 前期准备1. 设置GPU如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPUimport torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
import
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2024-04-18 09:47:50
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作者 | JADE BOYD译者 | 杨志昂策划 | 钰莹美国莱斯大学的计算机科学家们发明了一种在 CPU 上比 GPU 更快地训练深度神经网络的算法 SLIDE，克服了人工智能产业迅速发展的一个主要障碍，证明了在不依赖于图形处理单元（GPU）等专业级加速硬件的情况下，也能够实现对深度学习技术的加速。根据外媒报道，莱斯大学的计算机科学家们已经克服了人工智能产业迅速发展的一个主要障碍，他们证明了在不
原创
2021-03-28 21:44:48
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YOLOv5（You Only Look Once, version 5）是一个流行的目标检测模型，以其速度快、准确率高而受到广泛关注。本文将详细解析YOLOv5的原理，并深入解读其Pytorch源码，带你领略这一模型的技术魅力。 一、YOLOv5原理分析 YOLOv5的目标检测过程主要包括以下几个步骤：图像预处理：将输入图像进行归一化处理，使其满足模型要求。特征提取：通过卷积神经网络提取图像特征
