# 在 iOS 上实现 YOLOv5
在当今计算机视觉的背景下，YOLOv5（You Only Look Once Version 5）以其高效率和准确度而受到广泛关注。在这篇文章中，我将引导你实现 YOLOv5 在 iOS 环境下的部署，确保你可以顺利上手。
## 流程概览
以下是实现 YOLOv5 在 iOS 上的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-07 06:18:10
90阅读
一、下载源码和权重文件我们需要首先从GitHub获取到yolov5的源码，直达链接如下：https://github.com/ultralytics/yolov5打开后按照如下步骤下载源码压缩包即可 权重文件下载地址：二、在手机端下载IP摄像头 注：我用的iOS，安卓版本没有"Lite" 需要的就是这个局域网，每个人的都不一样三、安装A
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2023-09-18 15:06:52
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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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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
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MQTT基础知识MQTT的报文格式： 前两个control header和packet lenth表示固定报文格式，后两个为剩余数据长度。variable header：可变长度报头，主要服务于后面的payloadpayload：有效数据载荷，就是要发送的数据内容，数据载荷会根据variable header长度的变化而变化。这里面就包含了我们后面会用到的topic和message，一次
YOLOv5从安装到使用所用的软件安装制作自己的数据集模型训练更详细的 最近要用到yolov5，所以记录一下。 yolov5有4中结构，分别是yolov5s，yolov5m，yolov5l，yolov5x。 从前往后精度与训练时间递增。网络模型深度与宽度逐渐加深加宽。 所用的软件安装首先下载Anaconda，Anaconda官网：https://www.anaconda.com/下载直接按
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2023-12-17 13:22:32
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作者 | 闫永强本文利用YOLOV5对手势进行训练识别，并识别显示出对应的emoji，如同下图：本文整体思路如下。提示：本文含完整实践代码，代码较长，建议先看文字部分的实践思路，代码先马后看一 、YOLOV5训练数据集1. 安装环境依赖本教程所用环境：YOLOV5版本是V3.1。通过git clone 将源码下载到本地，通过pip install -r requirements.txt 安装依赖包
文 / Khanh LeViet 和 Luiz Gustavo Martins，技术推广工程师风格转化 (Style Transfer) 是一种优化技术，用于采集两张图像，一张内容图像（如建筑物），一张风格图像（如著名画家的作品），并将其融合交织在一起，使输出图像看起来就像是以参考风格图像中的风格“画出”了内容图像。风格转化https://tensorflow.google.cn/tut
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
421阅读
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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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数据增强的13种方法：1)rectangular:在同个batch里面做rectangle宽高等比变换，加快训练（同一个batch里面拥有自己单独的宽高比）2）色调，饱和度，曝光度调整，三者调整最终得到一个综合的结果3)旋转缩放retate_scale通过一个变换矩阵进行变化变换矩阵的（0，0）（1，1）控制缩放的程度；（0，1）（1，0）控制旋转的程度，当他俩互为相反数的时候就是顶角对应平行旋转
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2023-09-09 19:38:45
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Yolov5核心基础知识1 前言2 网络结构3 核心基础知识3.1 Mosaic数据增强3.2 自适应锚框计算3.3 自适应图片缩放3.4 cost functionSummary参考文章 1 前言相对于YOLOv4，YOLOv5在原理和方法上没有做太多的改进，但是在速度和模型大小比yolov4有比较大的提升，也可以认为是牺牲了模型的大小，换来了准确率和速度的增加。接下来，从yolov5的网络结
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2023-08-25 23:50:57
387阅读
学习要求¶
了解C3结构，方便后续YOLOv5算法的学习 一、前期工作准备部分¶
1、设置GPU¶
In [1]:import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision
from
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2023-12-18 22:52:37
125阅读
一、前言YOLO系列是one-stage且是基于深度学习的回归方法，而R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN等是two-stage且是基于深度学习的分类方法。YOLO官网：GitHub - pjreddie/darknet: Convolutional Neural Networks1.1 YOLO vs Faster R-CNN1、统一网络：YOLO没有显示求取region pr
Python、PyTorch、TensorRT、YOLOv5、目标检测
原创
2023-06-10 05:54:37
702阅读
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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文章目录前言一、YOLOv5二、环境要求二、安装环境四、视频目标检测1、导入库2、获取输入视频3、开始目标检测4、关闭和释放五、摄像头目标检测六、结果展示 前言YOLOv5 ? 是COCO数据集上预处理的一系列对象检测架构和模型，代表Ultralytics对未来视觉人工智能方法的开源研究，融合了数千小时研究和开发过程中积累的经验教训和最佳实践。 本文用来记录第一次使用 YOLOv5实现：视频目标
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2024-01-22 12:54:11
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运行YoloV5可选为CPU或GPU环境。默认CPU环境无需配置，GPU环境需要安装与显卡版本对应的cuda，本文即针对GPU环境配置cuda过程。本次安装参考了网上许多教程，结合自己的需求与理解，写下此篇博客，仅做本人总结使用。 【CUDA】cuda安装 （windows10版） 一、前言官方教程二、安装工具的准备1.CUDA toolkit Download2.cuDNN Download三
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2024-01-30 20:12:46
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输入图像的focus 结构这个是从右到左的方向，将高分辨率的图片，分成r*r个小的channel
这样输入就变小了
增加正样本，加快训练速度本文也采用了增加正样本anchor数目的做法来加速收敛，这其实也是yolov5在实践中表明收敛速度非常快的原因。其核心匹配规则为：
(1) 对于任何一个输出层，抛弃了基于max iou匹配的规则，而是直接采用shape规则匹配，也就是该bbox和当前层的anc
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2024-02-13 13:24:18
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