闲下来了，就趁着想写，把这个新加入的功能加进去。 终于可以去上班了，学生党可以去打工了，太不容易了~ 项目代码： 代码整体更新至main分支。添加图片与视频保存功能1. 图片检测结果保存直接获得当前系统时间和文件的后缀名来对检测后的文件进行命名 结果保存在output/img_output中if not img_name:
QtWidgets.QMessageBox
目录一、前言二、使用coco128数据集进行训练2.1 数据集准备2.2 进行训练 三、使用自己制作的数据集进行训练和测试3.1制作自己的数据集3.2 开始训练3.3 模型测试四、让输入图片显示标签数量一、前言 1.本文的目的在于帮助读者实现yolov5的训练，测试以及使用，偏重应用，将有较少代码讲解2.本文将首先示范使用coco128数据集进行训练，向读者展示整个模型的使用过
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2024-05-27 09:19:05
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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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文章目录YoloV5模型的简单使用一、模型推理二、模型格式转换三、使用yolov5n.onnx模型1、`yolov5_onnx_model.py` 创建推理类2）`general.py` 代码3）onnxruntime 和 onnxruntime-gpu耗时比较四、模型训练1、下载数据集2、封装成yolov5模型要求的数据集1）划分train，val，test数据集2）将voc标注文件转换成tx
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2024-03-29 13:40:56
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文章目录前言一、解决问题二、基本原理三、添加方法四、总结 前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv
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2024-08-25 15:06:30
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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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软硬件环境Win10+anaconda（python3.7）+gtx 1660ti+cuda 10.1+pytorch 1.7+YOLOv5 介绍：2020年6月25日，Ultralytics发布了YOLOV5 的第一个正式版本，其性能与YOLO V4不相伯仲，同样也是现今最先进的对象检测技术，并在推理速度上是目前最强，yolov5按大小分为四个模型yolov5s、yolov5m、yol
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2024-08-05 22:46:22
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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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文章目录前言一、安装cuda和miniconda1.安装cuda2.安装miniconda并配置环境变量1） 安装miniconda2） miniconda环境变量配置二、创建虚拟环境和安装Pytorch1. 创建虚拟环境2. 安装pytorch三、 Pycharm和yolov5模型环境配置1. PyCharm下载2. yolov5模型环境配置四、 VOC数据集的划分以及参数文件配置1. VOC
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2024-08-07 11:41:03
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目录一，环境配置1.代码准备2.环境下载 conda官网下载Anacondapython IDE 下载官网https://www.jetbrains.com/pycharm/ 3.下载YOLOv5所需的相关依赖库pycharm环境下 conda环境下 4.安装pytorchpytorch官网https://pytorch.org/CPU版本GPU版5.检验二
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2024-03-08 09:24:52
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YOLOv5原理方面这里不再过多阐述，直接从输出头开始，然后设计如编解码： 1.yolov5系列的原始输出是3个head头，上图画的是输入为608*608的分辨率的图，如果输入改为640*640分辨率的图片，那么输出的3个头分别对应三个8、16、32下采样的输出分别为80*80*255、40*40*255、20*20*255，其中对应的数字意义如上图所示。2.那么 80*80*
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2024-05-04 17:27:33
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yolov5 + tensorRT + C++ windows GPU部署1. 环境介绍2. 软件安装2.1 yolov5安装：2.2 TensorRT安装：2.3 验证TensorRT安装：2.4 Cmake安装2.5 OpenCV安装2.6 TensorRTX安装3. Cmake编译TensorRTX中的yolov53.1 编译前准备：3.2 Cmake编译yolov5 vs工程 1. 环境
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2024-08-24 19:36:17
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5.Yolov5实操训练（重点）一、前言1.集成的资源，包括我自己做成的成品，可以直接train与detect。需要加qq群：9381623842.本文目的主要是能够让读者复现，直接使用，而且少讲原理。如果想深入了解yolov5的原理，可以去看热度比较高的博主做的3.如果是制作自己的数据集，那么有一个自己给训练集打标签的过程，那么需要看第五、六部分；如果用公开的数据集，那么可跳过第五部分4.本次大
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
———————————————————————————————————————————————————————————— 文章目录一、概要二、整体流程1、卸载2、安装3、创建pytorch虚拟环境三、运行yolov5 v7.0代码四、技术名词解释1、YOLO2、Pytorch3、CUDA4、CUDNN5、Anaconda6、Pycharm7、GitHub五、小结六、引用与参考1、文章2、视频 ——
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2024-08-08 16:58:28
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近些时间电脑重装，所以顺便做一些环境搭建的笔记，方便以后查阅。安装anaconda这里有过记录，跳过。anaconda 可以创建不同的虚拟环境，安装不同的 python 版本，我这里新建了一个虚拟环境专门用来运行 yolov5 。配置GPU和pytorchCUDA (Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构)，是显卡厂商NVIDIA在2007年推出的
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2024-03-22 15:53:51
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YOLOv5训练及使用（基础详细版）采集数据集1.标注数据 按照https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data的步骤操作，标注标签时，使用makesense.ai（网页直接搜索）整个目录下的所有图片全部选中后上传，如下图所示：然后增加要识别的标签然后点击start project。也可以先点击start project，然后
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2024-05-14 19:16:23
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踩了几天的坑，自带的依赖默认安装的是CPU版本的torch和orchvision，训练时候不要太慢，搭建好环境我4060的显卡比i9-13900hx训练快20倍。这里我们选择得是：cuda 12.1 + torch-2.3.0 + torchvision-0.18.0！！！这里一定要注意，安装的版本必须都是带GPU的版本，torchvision也是！！！一、安装Anaconda3我用的版本是Ana
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2024-06-20 11:56:52
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1.准备数据集1.找足够多的图片。2.下载labelImg软件，网址https://tzutalin.github.io/labelImg/，需要翻。下载windows最新版。win10，第一次运行labelImg没毛病，之后再打开的时候，exe窗口总是一闪而过，重启电脑，重下软件都没用。win+R,输入cmd，命令行运行exe文件，出现以下错误：Traceback (most recent ca
Yolov5——pytorch环境搭建：一． 准备工作：Cuda 、Anaconda安装、yolov5源码下载1.cuda版本查看：如果没有下载cuda的话，自行百度即可。查看本机电脑cuda版本的方法：方法一：在电脑桌面右击选中NVDIA控制面板打开界面后点击左下角系统信息点击组件后，在产品名称一栏即可查看CUDA版本方法二：win+R打开cmd，输入nvidia-smi 附上cuda安装教程：
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2024-01-11 10:32:11
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