———————————————————————————————————————————————————————————— 文章目录一、概要二、整体流程1、卸载2、安装3、创建pytorch虚拟环境三、运行yolov5 v7.0代码四、技术名词解释1、YOLO2、Pytorch3、CUDA4、CUDNN5、Anaconda6、Pycharm7、GitHub五、小结六、引用与参考1、文章2、视频 ——
转载
2024-08-08 16:58:28
191阅读
软硬件环境Win10+anaconda（python3.7）+gtx 1660ti+cuda 10.1+pytorch 1.7+YOLOv5 介绍：2020年6月25日，Ultralytics发布了YOLOV5 的第一个正式版本，其性能与YOLO V4不相伯仲，同样也是现今最先进的对象检测技术，并在推理速度上是目前最强，yolov5按大小分为四个模型yolov5s、yolov5m、yol
转载
2024-08-05 22:46:22
85阅读
YOLOv5项目链接： https://github.com/ultralytics/yolov5一、Problem StatementYOLOv5 分析。 摘抄作为记录。 侵权请联系删除。二、Direction先来看一下网络结构:整体的大结构没有改变。1. 输入端：Mosaic数据增强、自适应锚框计算 2. Backbone：Focus结构，CSP结构 3. Neck：FPN+PAN结构 4.
转载
2024-07-29 19:30:49
443阅读
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
转载
2024-08-21 11:18:50
79阅读
? 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
转载
2024-04-18 09:47:50
417阅读
目录注意：本文为记录，非教程一、配置yaml文件：1、创建了gesture_image.yaml文件：2、添加配置需要参量：二、修改train.py接收参数函数parse_opt()的默认值三、训练：四、数据增强：1、格式转换：yolo2xml2、开始增强：3、格式转换：xml2yolo：五、再训练：六、再结果： 注意：本文为记录，非教程一、配置yaml文件：1、创建了gesture_image.
转载
2024-05-05 17:40:13
124阅读
使用NCNN在华为M5平板部署Yolov5一、NCNN二、下载解压NCNN三、下载ncnn-android-yolov5工程四、下载Android Studio[前提已经配置了jdk版本]1、安装NDK、Cmske，这个必须要安装，2、安装Android五、构建工程六、修改源码七、重新ysnc project八、安装APP到终端九、把模型生成APK十、APK位置 一、NCNNNCNN是一个腾讯开
转载
2024-06-27 10:44:24
115阅读
文章目录YoloV5模型的简单使用一、模型推理二、模型格式转换三、使用yolov5n.onnx模型1、`yolov5_onnx_model.py` 创建推理类2）`general.py` 代码3）onnxruntime 和 onnxruntime-gpu耗时比较四、模型训练1、下载数据集2、封装成yolov5模型要求的数据集1）划分train，val，test数据集2）将voc标注文件转换成tx
转载
2024-03-29 13:40:56
471阅读
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
转载
2024-08-25 15:06:30
63阅读
文章目录前言一、安装cuda和miniconda1.安装cuda2.安装miniconda并配置环境变量1） 安装miniconda2） miniconda环境变量配置二、创建虚拟环境和安装Pytorch1. 创建虚拟环境2. 安装pytorch三、 Pycharm和yolov5模型环境配置1. PyCharm下载2. yolov5模型环境配置四、 VOC数据集的划分以及参数文件配置1. VOC
转载
2024-08-07 11:41:03
0阅读
yolov5 + tensorRT + C++ windows GPU部署1. 环境介绍2. 软件安装2.1 yolov5安装：2.2 TensorRT安装：2.3 验证TensorRT安装：2.4 Cmake安装2.5 OpenCV安装2.6 TensorRTX安装3. Cmake编译TensorRTX中的yolov53.1 编译前准备：3.2 Cmake编译yolov5 vs工程 1. 环境
转载
2024-08-24 19:36:17
86阅读
目录一，环境配置1.代码准备2.环境下载 conda官网下载Anacondapython IDE 下载官网https://www.jetbrains.com/pycharm/ 3.下载YOLOv5所需的相关依赖库pycharm环境下 conda环境下 4.安装pytorchpytorch官网https://pytorch.org/CPU版本GPU版5.检验二
转载
2024-03-08 09:24:52
451阅读
YOLOv5原理方面这里不再过多阐述，直接从输出头开始，然后设计如编解码： 1.yolov5系列的原始输出是3个head头，上图画的是输入为608*608的分辨率的图，如果输入改为640*640分辨率的图片，那么输出的3个头分别对应三个8、16、32下采样的输出分别为80*80*255、40*40*255、20*20*255，其中对应的数字意义如上图所示。2.那么 80*80*
转载
2024-05-04 17:27:33
73阅读
目录一、前言二、使用coco128数据集进行训练2.1 数据集准备2.2 进行训练 三、使用自己制作的数据集进行训练和测试3.1制作自己的数据集3.2 开始训练3.3 模型测试四、让输入图片显示标签数量一、前言 1.本文的目的在于帮助读者实现yolov5的训练，测试以及使用，偏重应用，将有较少代码讲解2.本文将首先示范使用coco128数据集进行训练，向读者展示整个模型的使用过
转载
2024-05-27 09:19:05
525阅读
近些时间电脑重装，所以顺便做一些环境搭建的笔记，方便以后查阅。安装anaconda这里有过记录，跳过。anaconda 可以创建不同的虚拟环境，安装不同的 python 版本，我这里新建了一个虚拟环境专门用来运行 yolov5 。配置GPU和pytorchCUDA (Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构)，是显卡厂商NVIDIA在2007年推出的
转载
2024-03-22 15:53:51
110阅读
踩了几天的坑，自带的依赖默认安装的是CPU版本的torch和orchvision，训练时候不要太慢，搭建好环境我4060的显卡比i9-13900hx训练快20倍。这里我们选择得是：cuda 12.1 + torch-2.3.0 + torchvision-0.18.0！！！这里一定要注意，安装的版本必须都是带GPU的版本，torchvision也是！！！一、安装Anaconda3我用的版本是Ana
转载
2024-06-20 11:56:52
614阅读
YOLOv5训练及使用（基础详细版）采集数据集1.标注数据 按照https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data的步骤操作，标注标签时，使用makesense.ai（网页直接搜索）整个目录下的所有图片全部选中后上传，如下图所示：然后增加要识别的标签然后点击start project。也可以先点击start project，然后
转载
2024-05-14 19:16:23
123阅读
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
转载
2024-05-16 20:34:19
53阅读
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
转载
2024-03-20 19:32:27
630阅读
目录一 、 YOLOV5环境1.1 gpu版本1.2 cup版本二 、 YOLOv5项目下载及配置三 、 测试环境3.1 yoloV5的目录3.2 用pycharm打开YOLOV5项目，运行detect.py文件四 、 数据准备 labelImg进行标注数据4.1 配置环境4.2 使用labelImage标注数据五 、 训练5.1 训练数据的文件路径形式5.2 训练数据的配置文件5.3 trai
转载
2024-03-21 09:18:12
267阅读
