# 使用 YOLOv5-PyTorch 进行目标检测
YOLOv5 是一个优秀的目标检测模型，具有高效、准确和易于使用的特点。在本文中，我们将介绍如何使用 YOLOv5-PyTorch 来解决一个具体的问题：在图像中检测行人。我们将涵盖从环境配置、数据准备到模型训练和测试的整个流程，并通过示例代码来进行说明。最后，还会对模型的检测效果进行可视化。
## 环境配置
首先，需要确保你的环境中安装
YOLOv5 训练和推理
前置条件配置好环境后不用修改代码。即可实现，实时目标检测多达80种物离线的情况下载yoloV5的代码
01.下载网络上的模型
02. 在detect 所在的文件夹下，创建 weights ，并把模型放在这个位置
./weights
03.执行代码
python detect.py --weigh
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2023-08-01 16:43:13
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YOLOv5代码注释版更新啦，注释的是最近的2021.07.14的版本，且注释更全github: https://github.com/Laughing-q/yolov5_annotations YOLOV5测试代码test.py注释与解析测试参数以及main函数解析test函数解析 本文主要对ultralytics\yolov5的测试代码test.py的解析，由于yolov5还在开发当中，平常多
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2023-11-02 07:01:08
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# YOLOv5 PyTorch模型转OpenVINO模型
## 引言
YOLOv5是一种目标检测模型，它具有高精度和高效率的特点。PyTorch是一种流行的深度学习框架，而OpenVINO是一种用于加速深度学习推理的工具集。将YOLOv5模型转换为OpenVINO模型可以提高推断速度，并使模型可以在不同硬件上运行。本文将介绍如何将YOLOv5 PyTorch模型转换为OpenVINO模型，并提
原创
2023-09-09 11:13:32
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【深度学习基础】PyTorch实现DarkNet-53亲身实践1 网络结构2 pytorch实现2.1 block结构2.2 DarkNet-532.3 测试网络 1 网络结构YOLOv3的作者在其论文中提出，他们调了一个对目标检测效果很好的网络结构，叫做DarkNet-53。其基本结构是Residual block，但是不同于ResNet中的Basic block和BottleNeck，这个R
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2023-06-12 15:01:16
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yolov5和yolov4、yolov3对比性能曲线模型结构正负样本定义iou-Loss 性能曲线MSCOCO数据集的测试结果：模型结构yolov5引入了depth_multiple和width_multiple两个缩放系数来控制网络的层数和channel。yolov5s:
depth_multiple: 0.33
width_multiple: 0.50
yolov5m:
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2024-01-02 13:03:35
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使用的项目地址：https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4一、配置环境1.因为不同的项目所需要的环境也不同，每次都更新太费神，所以直接在anaconda下建一个虚拟环境，给环境起名叫 yolov4：conda create -n yolov4 python=3.7因为我的 anaconda 自带的 python 就是3.7版本，所以这里安装3.7。2.
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2023-11-29 10:43:30
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Pytorch 训练1. 训练数据集制作1.1 将图片和标签导入1.2 可选项：导入已有的 txt 标签1.3 创建 make_txt.py 并执行1.4 创建 train_val.py 文件并执行2. 训练2.1 下载 yolov5 的 Pytorch 框架2.2 创建 armor_coco.yaml2.3 开始训练最近，我让介个人学习神经网络，但是发现自己也不会。连自己都不会，又怎么帮别人解决
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2023-11-17 14:04:37
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目录? 四种网络结构的介绍?下载代码并配置环境?准备数据集?添加数据配置文件?下载预训练模型?修改train.py的参数?开始训练?模型测试? 四种网络结构的介绍 Yolov5官方代码中，给出的目标检测网络中一共有4个版本，分别是Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x四个模型。 &
文章目录环境准备一、制作自己的数据集1.标注图片2.分配训练数据集和测试集二、配置文件1.配置数据集的配置文件2.配置模型文件3.下载权重文件三、训练模型四、推理模型 环境准备克隆YoLov5工程代码,仓库地址：https://github.com/ultralytics/yolov5 git克隆可能会失败，所以直接点击DownLoad Zip下载。zip文件解压后，通过cmd终端，切换到req
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2023-12-10 08:32:20
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1.说明： 最近一直在研究深度学习框架PyTorch,就想使用pytorch去实现YOLOv3的object detection.在这个过程中也在各大论坛、贴吧、CSDN等中看了前辈们写的文章，在这里由衷的感谢帮助过我的朋友们，真的很感谢！！！！ 接下来就将这一过程写在下面，希望对在学习计算机视觉的小伙伴有一定的帮助2.环境： 笔者的环境: ubuntu18.04 PyTorch 1.1.0 an
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2024-08-12 13:31:53
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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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# 在PyTorch上使用YOLOv5的完整指南
YOLOv5是一个非常流行的实时目标检测模型，它基于PyTorch构建，易于使用且性能极佳。本文将为初学者介绍如何在PyTorch上使用YOLOv5，包括下载、设置环境、训练模型、推理等步骤。我们将通过图表和代码示例来清晰展现整个流程。
## 整体流程
整个流程可以分为以下几个步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述
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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概述 图像分类(Image Classification)，是根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，以代替人的视觉判读。而在分类任务中比较经典的网络结构有VGGNet，ResNet，以及后面出现的MobileNet与ShuffleNet等，而在本文
一、参考资料项目源码pytorch yolo5+Deepsort实现目标检测和跟踪工程落地YoloV5 + deepsort + Fast-ReID 完整行人重识别系统（三）yolov5-deepsort-pedestrian-countingYolov5-Deepsort-Fastreid二、相关介绍Deepsort是实现目标跟踪的算法，从sort（simple online and realt
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2024-01-05 20:33:54
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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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如何在PyTorch中从头开始实现YOLO（v3）对象检测器：第1部分 对象检测是一个从深度学习的最新发展中受益匪浅的领域。近年来人们开发了许多用于物体检测的算法，其中一些算法包括YOLO，SSD，Mask RCNN和RetinaNet。在过去的几个月里，我一直致力于改善研究实验室的物体检测。从这次经历中获得的最大收获之一就是意识到学习对象检测的最佳方法是从头开始自己实现算法。这正是我们
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2024-03-14 22:02:08
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目录yolov5 pytorch工程准备与环境部署yolov5训练数据准备yolov5训练pycharm远程连接pycharm解释器配置测试1. yolov5 pytorch工程准备与环境部署（1）下载yolov5工程pytorch版本源码https://github.com/ultralytics/yolov5（2）环境部署用anaconda创建新的虚拟环境（如tp_env_yolo
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2023-07-29 23:39:12
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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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