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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yolov5-5.0百度网盘连接链接: https://pan.baidu.com/s/1Hd2KKBixuEWRv3jcH6Bcsw 提取码: g6xf 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦环境配置测试环境：ubuntu18.04，显卡GTX1060台式机1、进入Yolov5目录2、使用conda创建一个虚拟环境conda create -n yolov5 python=3.73、
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2024-05-16 10:53:36
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什么是YOLOYOLO是目标检测模型。目标检测是计算机视觉中比较简单的任务，用来在一张图篇中找到某些特定的物体，目标检测不仅要求我们识别这些物体的种类，同时要求我们标出这些物体的位置显然，类别是离散数据，位置是连续数据。 上面的图片中，分别是计算机视觉的三类任务：分类，目标检测，实例分割。很显然，整体上这三类任务从易到难，我们要讨论的目标检测位于中间。前面的分类任务是我们做目标检测的基础，至于像
6月2日晚间，华为正式发布了大家期待已久的鸿蒙操作系统。从现场的演示来看，这次鸿蒙系统不仅仅可以用在智能手机上，还可以在智慧屏电视、平板、智能音箱甚至华为手表上运行，从而将整个华为生态硬件整合在了一起，带来了无缝衔接的跨越式体验。目前华为已经公布了可以升级到鸿蒙操作系统的机型，其中不仅包括华为Mate 40系列、华为P40系列这样的新机，华为nova7、nova5这类中端机型，还有华为Mate 9
目录1.YoloV4核心基础内容1.1 网络结构可视化1.2 网络结构图1.3 核心基础内容1.3.1 输入端创新（1）Mosaic数据增强1.3.2 BackBone创新（1）CSPDarknet53（2）Mish激活函数（3）Dropblock1.3.3 Neck创新（1）SPP模块（2）FPN+PAN1.3.4 Prediction创新（1）CIOU_loss（2）DIOU_nms2.Yol
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2023-12-20 17:10:56
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美团出了一个yolov6框架目前看来很不错，由于没出来多久，有很多没有完善。今天特意训练自己的数据集发现这个框架只能
原创
2024-10-24 13:55:20
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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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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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目录一、经典算法与阶段（Stage）二、真实框（Ground Truth）、预测框（Prediction）与交并比（IoU）三、精确率（Precision）与召回率（Recall）四、置信度（Confidence）与置信度阈值（Confidence Threshold）五、AP（Average Precision）、mAP（Mean Average Precision）、所有点插值法（Interp
# PyQt5支持的Python版本：深入了解
PyQt5是一个流行的GUI框架，允许开发者使用Python编写桌面应用程序。由于Python的多版本共存，理解PyQt5支持的Python版本至关重要。本文将详细探讨PyQt5的兼容性，给出代码示例，并通过状态图和流程图阐明相关流程。
## PyQt5的Python版本兼容性
根据官方文档，PyQt5支持Python 3.5及以上的所有版本。
原创
2024-09-07 04:57:34
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# 如何让Keil5支持Python
## 概述
在Keil5中使用Python可以帮助我们更高效地进行开发和调试。在本文中，我将指导你如何在Keil5中添加Python支持。
### 流程
以下是整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 下载安装Python |
| 2 | 安装Python插件 |
| 3 | 配置Keil5 |
##
原创
2024-04-19 05:06:24
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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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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
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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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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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
# 如何实现“HTML5支持版本”
## 流程图
```mermaid
pie
title HTML5支持版本实现步骤
"步骤1" : 创建HTML文档
"步骤2" : 指定声明
"步骤3" : 添加标签
"步骤4" : 使用HTML5标签
```
## 类图
```mermaid
classDiagram
HTML5 --|> HTML
`
原创
2024-03-29 03:51:52
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# HTML5中的条件判断：if语句
在网页开发中，条件判断是实现动态效果和交互的重要工具。在JavaScript中，我们常用 `if` 语句来做条件判断，而HTML5则为JavaScript的功能提供了一个强大的环境。因此，我们可以说HTML5是支持 `if` 语句的。
## 什么是if语句？
`if` 语句是一种条件语句，用于根据某个条件执行特定代码块。如果条件为真，程序将执行代码块；否
