代码为YOLOv5，7.0版本 目录一、run()函数二、parse_opt()函数三、main()函数四、完整代码注释 前言 detect.py主要有run(),parse_opt(),main()三个函数构成。一、run()函数@smart_inference_mode() # 用于自动切换模型的推理模式，如果是FP16模型，则自动切换为FP16推理模式，否则切换为FP32推理模
目录一、项目整体效果图二、项目流程简介三、项目功能模块介绍 Github地址： linluocheng/Detect_YOLOV4-tiny (github.com)PS:此项目来自我朋友，这里只是作个介绍，源码在github上，我朋友的b站号名字为CiLang，有兴趣可以去关注。一、项目整体效果图二、项目流程简介根据数据集打标签，进行模型训练利用模型权重weights以及Yo
最近抽时间看了一下pytorch-YOLOv4的源码, 里面的Loss计算方式对第一次看源码的童鞋不是很友好, 这里在看完后在原来源码基础上增加了很多对应的注释看起来就so easy啦, 就白话翻译了一下作者的实现方式, 这里附上注释版的.class Yolo_loss(nn.Module):
def __init__(self, n_classes=80, n_anchors=3, de
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2024-10-16 22:22:12
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1.Bean后处理器Spring容器提供了一个接口InitializingBean，实现这个接口的bean只要重写afterPropertiesSet()或者在XML中添加init-method属性，就可以在Bean初始化前后执行特定行为。InitializingBean是针对单个Bean起作用的，Spring还提供了另外一个接口叫BeanPostProcessor，这个接口是针对容器中所有Bea
基于pytorch实现YOLOv1（长长文）前言 本篇文章的目的是记录自己实现yolo v1的过程，在此过程中，参考了许多开源的代码和博客，赞美大佬们。参考文献和代码YOLO v1代码参考：（读书人的事情，怎么能说抄了，是借鉴借鉴<_<）
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其它参考的方法博客：
1. torch.nonzero用法：
2. torch.clamp用法
3. numel
视频号已经将项目运行的效果，放到了视频号上面，请移步观看，也欢迎大家关注。环境windows 10 64位anaconda with python 3.8streamlit 0.86.0yolov5 v5.0streamlit是什么streamlit是一个开源的python库，它能够快速的帮助我们创建定制化的web应用，而且还非常便于和他人分享，特别是在机器学习和数据科学领域。整个过程不需要你了解
yolov5 在目标检测中占有非常重要的地位，在工业界，也是最受欢迎的目标检测架构之一。yolov5 原码地址：https://github.com/ultralytics/yolov5本机环境：windows10，CPU 跑模型，anaconda3其中 detect.py 代码是检测代码，你可以直接跑这个代码看 yolov5 模型的效果，其中yolov5准备了2张图片 bus.jpg 和 zid
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2023-11-21 09:57:47
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Yolov5——pytorch环境搭建：一． 准备工作：Cuda 、Anaconda安装、yolov5源码下载1.cuda版本查看：如果没有下载cuda的话，自行百度即可。查看本机电脑cuda版本的方法：方法一：在电脑桌面右击选中NVDIA控制面板打开界面后点击左下角系统信息点击组件后，在产品名称一栏即可查看CUDA版本方法二：win+R打开cmd，输入nvidia-smi 附上cuda安装教程：
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2024-01-11 10:32:11
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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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Pytorch-YOLOv5数据集标注数据集制作修改配置文件修改coco.yaml文件修改model.yaml文件训练train.py出现的问题测试detect.py结论References 这两天一直致力于利用YOLOv3的Pytorch版本进行模型的训练，奈何他的版本更新的太快，找了半天的cfg配置文件发现在最新版本里已经升级了。于是不断在YOLOv3和YOLOv5之间辗转。 决定从最简单的
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2024-08-07 17:03:31
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2024-05-30 08:45:22
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yolov4的热度还没有过去，yolov5就来了，但是，Yolov5并不是yolov4的作者开发的，是一个牛逼团队开发的，据这个团队在github上的介绍，yolov5速度更快，精确到更高，模型
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2024-08-07 14:04:18
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# Java 8与Spring Boot版本匹配指南
在Java开发领域，Spring Boot是一个非常流行的框架，而Java 8是一个非常重要的版本。许多开发者可能会问：我应该使用哪个Spring Boot版本来与Java 8兼容？本文将详细介绍Java 8与Spring Boot的版本匹配指南，并附有代码示例和流程图帮助读者更好地理解。
## Java 8与Spring Boot版本兼容
原创
2024-03-21 04:13:32
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android 2.3姜饼今日由google正式发布，这款开发代号为gingerbread的android 2.3包含哪些新特性和改进呢?
1. 新增android.net.sip包，名为sipmanager类，可以轻松开发基于sip的voip应用。同时使用时必须至少包含这两个权限 <uses-permission android:name="android.permission.
PyTorch+YOLOv5环境搭建软硬件要求1. PyTorch RequirementsNVIDIA CUDA 9.2 or aboveNVIDIA cuDNN v7 or above对应的最低GPU运算能力和驱动版本为：GPU Compute Capability >= 3.0Compatible Driver Version >= 396.26PyTorch版本：官方推荐的最低
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2024-01-10 22:55:58
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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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前言 最近有一个项目需要用到目标识别，于是我一下子就想到了大名鼎鼎的yolo，于是花了一天时间了解了一下。但是很遗憾的是，我自己随便配置的一个环境能运行torch，但是只要一训练yolov5的库，电脑就要蓝屏， 随后就去网上找一些配置教程，但是很遗憾的是听着很大气，但感觉大部分都是废话，效率不高且不够准确。于是打算根据自己的经验搓一个教程。前期准备 本文默认读者已具备python环境（cond
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2024-10-31 14:29:31
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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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train.py# YOLOv5 ? by Ultralytics, GPL-3.0 license
"""
Train a YOLOv5 model on a custom dataset
Usage:
$ python path/to/train.py --data coco128.yaml --weights yolov5s.pt --img 640
"""
import arg
pytorch：YOLOV1的pytorch实现注：本篇仅为学习记录、学习笔记，请谨慎参考，如果有错误请评论指出。参考：3.1 YOLO系列理论合集(YOLOv1~v3)代码仓库：https://gitee.com/wtryb/yolov1-pytorch-implement 模型权重：链接：https://pan.baidu.com/s/1ZSl-VwkjaRUPuD9CkA6sdg?pwd=b
