Yolov5安装配置及使用教程（详细过程）1. 下载Yolov51.1 下载Yolov5源码：1.2 下载Yolov5预训练模型：2. 安装Yolov53. 测试Yolov5 ：3.1 Img图片测试3.2 Video视频测试3.3 摄像头测试3.4 App测试 You only look once (YOLO) is a state-of-the-art, real-time object d
文章目录前言?YOLOv5-6.x源码分析（八）---- loss.py0. 导包1. smooth_BCE2. BCEBlurWithLogitsLoss3. FocalLoss4. QFocalLoss5. ComputeLoss5.1 __init__函数5.2 build_targets5.3 __call__函数补充分类损失（Classification）置信度损失（Objectness
导读yolov5一直作为目标检测的扛把子，训练快、效果好、易部署等优点让从入门小白到行业大佬都对其膜拜不已，而yolov5不仅限于目标检测，现在已经在分类、分割等其他任务上开始发力，这篇文章介绍下yolov5框架在分类任务上的应用以及相关代码的变动。前言之前听说yolov5在6版本以上会添加其他的图像任务，今天打开官方github时，发现分类和分割任务已经更新到7.0版本了。今天对分类任务大概梳理
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2024-09-03 10:43:20
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yolov5 4.0 关于模型压缩
yolov5的4.0版本也是更新了有一段时间了，具体更新内容如下; nn.SiLU() activations replace nn.LeakyReLU(0.1) and nn.Hardswish() activations throughout the model, simplifying the archit
Yolov5是一个用于目标检测的深度学习模型，它在实时目标检测中表现出色，并且有方便易用的Python版本。在这篇文章中，我将教你如何使用yolov5的Python版本来进行目标检测。
### 1. Yolov5 Python版本实现步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 下载yolov5的Python版本代码库 |
| 2 | 准备训练数据集 |
| 3 |
原创
2024-04-29 11:07:40
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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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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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哈喽大家好 ！ 我是唐宋宋宋，很荣幸与您相见！！！我的环境：cuda：11.1cudnn：8.7.0TensorRT：8.4.1.5首先需要下载TensorRT，官网链接附下：NVIDIA TensorRT 8.x Download | NVIDIA Developer注：下载TensorRT版本需要和你电脑上的cuda版本对应 yolov5的代码需要大家上github自己扒 链接已经提供。Git
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2024-08-22 07:31:26
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背景在主机上训练自己的Yolov5模型，转为TensorRT模型并部署到Jetson Nano上，用DeepStream运行。硬件环境：RTX 2080TI主机Jetson Nano 4G B01软件环境：Jetson Nano:Ubuntu 18.04Jetpack 4.5.1DeepStream 5.1主机：Ubuntu 18.04CUDA 10.2yolov5 5.0训练模型（主机上）yol
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2024-06-08 08:38:02
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file.readline()：作为列表返回文件中的所有行，其中每一行都是列表对象中的一项.str.replace(old, new[, max])rstrip()：删除string字符串末尾的指定字符，默认为空白符，包括空格、换行符、回车符、制表符。使用pytorch必须满足tensor格式。 transforms.ToTensor()unsqueeze()函数起升维的作用,参数表示在哪个地方加
目录yolov5前向传播代码解读前言yolov5的网络结构yolov5的前向传播代码生成网络结构前向传播 yolov5前向传播代码解读前言本笔记以yolov5 4.0版本为例在yolov5/models/yolo.py中，我们可以运行main代码块查看yolov5s的结构。from n params module arg
最近一些人问我怎么在BPU上部署yolov5，因为之前的博客[BPU部署教程] 一文带你轻松走出模型部署新手村介绍的网络都是基于Caffe的，自己的网络都是基于pytorch的，所以遇到了很多坑。鉴于这些需求，我自己研究了下部署的方式，把自己的过程整理下来供各位参考（看我这么好的份上，来个三连吧o(￣▽￣)ブ）。
在部署之前，我先说明几点：本教程使用的一些文件都放在百度云（提取码：0a09
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2024-03-10 20:54:40
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1. 环境搭建 1.1 安装Anaconda Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学 计算、数据分析的 Python 包。Anaconda下载地址：&n
文章目录1. 调用关系2. parse_model函数解析3. Detect类解析4. Model类解析 学习yolov5的代码，这里首先从yolov5模型的搭建整个流程来介绍。以yolov5-6.0版本为例，这篇笔记主要是关于yolov5模型的构建分析，其模型的搭建代码全部放在了moodel文件下，主要的yolo.py文件完成了整个模型的搭建（调用了其他的模块）。而关于具体的一些模块的实现，可
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
一、anaconda、cuda、cuDNN 等安装参见Yolov5环境配置教程
二、配置conda环境1、首先conda添加清华源，下载速度会比较快 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/clou
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2024-09-13 00:05:06
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YOLOv5 是一系列在 COCO 数据集上预训练的对象检测架构和模型，代表Ultralytics 对未来视觉 AI 方法的开源研究，结合了在数千小时的研究和开发中获得的经验教训和最佳实践。文档有关训练、测试和部署的完整文档，请参阅YOLOv5 文档。快速入门示例安装Python>=3.6.0需要安装所有 requirements.txt包括 PyTorch>=1.7：$ git cl
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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yolo全称“you only look once”，可以用来进行快速目标识别 网上资料很多，来做一下整理。 yolo现在做到v5了，有很多人研究，本着要做就做前沿的思想，经过漫长的比较后决定做yolo v5 学习的第一步就是装软件和配置环境，偏偏这一步是很难的。弄好下面这些，我大概花了一周时间摸索，并请教了很多人。 需要一下几个东西： 1、CUDA 2、anaconda 3、cuDNN 4、py
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2023-12-07 00:03:40
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目录问题描述解决方案 本地访问远程服务器上Tensorboard YOLOv5训练过程中，会在runs/train/XX(配置参数中指定的文件名称 name)下生
