相关资源：1，yolo进化史：从yolov1到yolov5之yolov2/yolo90002，yolo进化史：从yolov1到yolov5之yolov3 文章目录一，概述二，yolov11，算法特性2，网络backbone，3，网络输出7 * 7 * 30的含义，4，损失函数的含义5，网络中的几个小技巧6，与当时已有的算法对比三，参考资料 一，概述自2016年yolov1问世以来，yolo系列算法
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
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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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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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
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前言 本文为笔者在学习深度学习，进行环境配置时集各家所长总结的一些经验，旨在能够较快的配置好深度学习所需的环境。一、软件安装1.1 Anaconda安装 直接在官网下载：Anaconda官网链接。 安装包下载完毕后，进行安装，更改安装路径。到下面这一步时建议勾选上Add Anaconda to my PATH environment variable，这样可以免去手动配置环境变量。1.2
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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四、Pycharm以及YOLOv5部署1. Pycharm下载与安装 PyCharm虽然是一款Python开发工具,但它并不是由Python编写的,而是使用Java语言编写的，所以首先需要安装java环境。 1.jdk下载 &n
模型选择来源此设计选择了目标检测中性能优异的yolov5网络。YOLO是’You only look once’的首字母缩写，是一种将图像划分为网格系统的对象检测的算法。 下图是yolov5的网络结构图主要分为输入端、Backbone、Neck、Prediction四个部分。 （1）输入端：Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放 （2）Backbone：Focus结构，CSP结构 （
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2024-08-20 22:20:30
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python简单用opencv打开摄像头并用yolov5模型进行物体检测1.GitHub代码 yolov5：https://github.com/ultralytics/yolov52.环境准备pip install -r requirements.txt3.示例代码import torch
# Model
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5',
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2023-06-09 14:22:58
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yolov5-5.0训练模型+瑞芯微rv1126上实现模型部署 第一次接触模型训练和在开发板部署，过程曲折，从开始的一脸懵到最后模型部署成功，查阅了不少资料和学习了不少大佬的经验，在这里记录一下过程和心得。一、总体思路 首先在本机上使用yolov5代码训练自己的数据集，得到训练后的pt模型，然后通过export.py转化出onnx模型，最后通过瑞芯微官方代码，将onnx模型转化为rknn模型，
文章目录前言一、Shufflenetv2论文简介模型概述加入YOLOv5二、Mobilenetv3论文简介模型概述深度可分离卷积逆残差结构SE通道注意力h-swish激活函数加入YOLOv5三、Ghostnet论文简介模型概述加入YOLOv5References 前言本文使用的YOLOv5版本为v6.1，对YOLOv5-6.x网络结构还不熟悉的同学们，可以移步至：【YOLOv5-6.x】网络模型
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2023-12-21 21:56:15
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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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搭建Yolov5要注意两个大问题：一个是在搭建YOLOv5前的环境准备，另一个是前部环境搭好后对YOLOv5的配置，运行YOLOv5自带的检验程序，便于后续的处理。ps: 搭建环境一定要细心 + 耐心 目录一、环境准备二、数据准备三、YOLOv53.1YOLOv5 v5.0下载安装3.2 安装Yolov5 v5.0依赖库3.2.1 pycocotools总是报错解决方法1：去[清华pycocoto
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2024-01-22 05:41:23
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1、前言YOLOv5项目地址：ultralytics/yolov5 项目自发布以来，直到现在仍然在不断改进模型、项目。作者的更新频率很大，很多问题都能够及时解决，当然问题也很多！到写稿此时，项目的device参数仍然无法正常工作，查看源码，作者的代码写的GPU设备控制比较复杂，修改源码也没有解决，可能我里解决就差一步了吧！在项目提交bug后，得到作者的及时回应，但是最后仍然没有解决。难道使用GPU
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2024-05-06 15:36:06
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1.使用pycharm打开yolov5项目2.选择虚拟环境File -> Settings -> Project:yolov5 -> Python Interpreter -> add -> Conda Enviroment -> Existing Enviroment -> 选择你的虚拟环境路径 -> ok
设置成功后，在pycharm的右下角，会
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2024-05-17 07:57:48
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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
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# 如何在Python中实现YOLOv5与OpenVINO的结合
在计算机视觉领域，YOLO（You Only Look Once）是一种广泛使用的目标检测算法。随着OpenVINO的逐步普及，很多开发者希望将YOLOv5模型转化为OpenVINO格式，以便在更广泛的硬件上进行优化推理。本文将为你提供一个简单易懂的步骤指南，以实现YOLOv5在OpenVINO下的部署。
## 流程概述
以下
原创
2024-08-02 11:17:50
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