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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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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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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集智书童 YOLO-Pose: Enhancing YOLO for Multi Person Pose Estimation Using Object Keypoint Similarity Loss
论文：https://arxiv.org/abs/2204.06806代码1（即将开源）：https://github.com/TexasInstruments/edgeai-yolov5代
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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集智书童 YOLO-Pose: Enhancing YOLO for Multi Person Pose Estimation Using Object Keypoint Similarity Loss
论文：https://arxiv.org/abs/2204.06806代码1（即将开源）：https://github.com/TexasInstruments/edgeai-yolov5
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.
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
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
根据我自身的成功部署经验进行了总结，首先希望可以帮助到有需要的朋友们。一、前期准备：1.硬件准备：Jetson Xavier NX开发板（带128g内存条的EMMC版）、跳线帽（杜邦线）、microUSB转USB数据线、电源线、独立屏幕及配套硬件。2.软件准备：Ubuntu虚拟机/双系统、NVIDIA SDK MANAGER。下载地址：SDK Manager | NVIDIA Developer在
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2024-08-30 16:42:15
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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
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2024-03-20 19:32:27
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目录文章简介数据下载与预处理数据介绍 数据预处理colab数据上传colab免费GPU训练注文章简介上次有简单介绍下如何在本地安装yolov5并实现图片、视频、电脑本地摄像头以及手机摄像头的目标检测。本文接着介绍下如何在谷歌的Colab上部署和训练自己的数据集。为什么使用colab呢，由于本人使用的笔记版没有GPU，而colab提供了免费的GPU资源，对于想要尝试深度学习，却没有硬件设备
虚拟环境配置见yolov5/yolov3 pytorch环境配置gpu+windows11+anaconda+pycharm+RTX3050 笔记。环境配置完成后yolov3和yolov5都可以使用，数据集和yaml文件通用，训练步骤相同，本人已经在验证。原始图像文件和xml 我已经有jpg图像文件(JPEGImages)和对应的xml标注文件(Annotations)和数据集文件分布，制作方法见
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2024-06-07 18:12:23
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作者 | 陈信达AI技术已经应用到了我们生活中的方方面面，而目标检测是其中应用最广泛的算法之一，疫情测温仪器、巡检机器人、甚至何同学的airdesk中都有目标检测算法的影子。下图就是airdesk，何同学通过目标检测算法定位手机位置，然后控制无线充电线圈移动到手机下方自动给手机充电。这看似简单的应用背后其实是复杂的理论和不断迭代的AI算法，今天笔者就教大家如何快速上手目标检测模型YOLOv5，并将
这篇文章是我在自己完成yolov5的学习之后，整理出的笔记，可供学习参考，如有错误还请指正。首先，yolov5主要分为四个部分，输入端，backbone，neck，输出端。一、输入端 （1）Mosaic数据增强在Yolo-V4的paper中，以及在还未发表paper的Yolo-V5中，都有一个很重要的技巧，就是Mosaic数据增强，这种数据增强方式简单来说就是把4张图片， 通过随机缩放、随机裁减、
环境搭建环境ubuntu 18.04 64bitGTX 1070Tianaconda with python 3.8pytorch 1.7.1cuda 10.1yolov5 5.0.9为了方便使用 yolov5 目标检测，有网友已经将其做成了库，提交到了官方的索引库 pypi 上，这样，我们就可以直接使用 pip进行安装了，其项目地址: https://github.com/fcakyon/yol
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2024-05-14 15:18:05
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文章目录1 Backbone2 Neck3 Detection (YOLO) layerAnchorAnchor 匹配机制边框回归4 输出5 损失函数6 优化策略7 数据增强8 后处理9 特征图可视化10 Yolov5-1.0、2.0、3.011 Train12 前世今生13 参考文献附录yolo出现libpng warning: iCCP: known incorrect sRGB profi
yolov5目标检测yolov1到v4的论文在这篇文章里比较详细，此处不对其网络做更深入的介绍，重点在于如何训练以及如何用训练好的模型做检测。以下内容参考了源码提供的教程，是对此前工作的技术总结。yolov5的安装与配置git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # 下载源码
cd yolov5
pip install -r requireme
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2024-03-19 21:31:06
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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
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2024-08-25 15:06:30
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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
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2024-03-29 13:40:56
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