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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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
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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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
294阅读
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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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
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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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
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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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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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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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
使用NCNN在华为M5平板部署Yolov5一、NCNN二、下载解压NCNN三、下载ncnn-android-yolov5工程四、下载Android Studio[前提已经配置了jdk版本]1、安装NDK、Cmske，这个必须要安装，2、安装Android五、构建工程六、修改源码七、重新ysnc project八、安装APP到终端九、把模型生成APK十、APK位置 一、NCNNNCNN是一个腾讯开
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2024-06-27 10:44:24
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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
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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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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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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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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前言：本文是讲的是如何配置pytorch版本的yolov3、数据集处理、常用的命令等内容。该库的数据集格式既不是VOC2007格式也不是MS COCO的格式，而是一种新的格式，跟着文章一步一步来，很简单。另外我们公众号针对VOC2007格式数据集转化为本库所需要格式特意开发了一个简单的数据处理库。1. 环境搭建将github库download下来。git clone https://github.
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2024-02-28 14:15:00
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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
