一、准备 1、pycharm专业版 2、FileZilla 3、AutoDL算力平台 二、远程连接 详细步骤在许多平台都有，不再详细描述。 连接时需要注意三个问题，记住连接时本地目录映射到了服务器哪个目录，Yolov5运行完的权重文件等都存在那里，还有连接完在Tool // Deployment // Upload那里上传自
系列文章目录 使用 YOLOV5 训练自己数据集例程 前言 【个人学习笔记记录，如有错误，欢迎指正】 YOLO-V5 代码仓库地址：https://github.com/ultralytics/yolov5 一、环境配置 这里在 Windows 下跑的代码！！！ 这里不介绍环境配置，如果需要文档，请留言。 二、需注意的配置参数介绍 在 t
作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客 本文网址： 目录 第1步：官方文档入口 第2步：前提条件与要求 第3步：安装代码到本地环境 第4步：在云环境运行YOLO V5 （可忽略） 第5步骤：命令行下使用YOLO V5代码进行预测或目标检测 5.1 命令概述 5.2 对
不关心yolov5的原理实现，只说怎么跑通代码 第一步 conda install git北京外国语大学开源软件镜像站上海交通大学开源软件镜像站阿里巴巴开源软件镜像站清华大学开源软件镜像站 第二步 git clone yolov5运行时问题汇总 第一步 conda install git 就是说没有git，怎么git clo
1.准备好模型文件和对象分类放到同一文件夹下 2.准备 pom文件 <properties> <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source> <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target> <djl.version>0.15.0-SNAPSHOT</djl.version&g
yolov5中数据读取并转换成训练格式 主要涉及到四点： 数据读取cache缓存数据增强与label对应其他一些辅助函数 以下是自己的一些理解，如有纰漏，欢迎交流 class LoadImagesAndLabels(Dataset) class LoadImagesAndLabels(Dataset): # YOLOv5 train_loader/val_loader, loads i
2021SC@SDUSC YOLOv5很多东西都在YAML语言的配置文件中描述，定制不必修改代码。 一些配置层的超参，为作者总结的，在data/hyps包中 超参格式是yaml，如下 # YOLOv5
悲催的期末周终于过去，要继续做学院科技创新了，自己下载了个yolov5来玩一玩。 基本概念 单个物体的图片\(\Longrightarrow\)物体分类 多个物体\(\Longrightarrow\)目标检测 NMS(Non-Maximum Suppression)和IOU(Intersection over Union)：目标检测时会在图像上生成很多的候选框，然
目录 导入第三方库 parse_opt函数 导入第三方库 import argparse import logging import math import os import random import sys import time from copy import deepcopy from pathlib import Path import numpy as np import torch import torch.distributed as dist imp
CUda加速识别时间： 普通电脑笔记本识别时间： 最终结果： 训练图片数：1880张 验证图片数目：22145张 误识别：0张 未识别到：31张 未识别到比例：0.134%
今天想做特征图可视化，看到csdn上已经有大佬做了，大家可以去参考一下 传送门：yolov5特征图可视化_Silence_Zzz的博客-CSDN博客_yolov5特征图可视化 我在做的过程中发现了源代码里有可视化的代码，上面那篇博客上没有可能是作者还没更新仓库 我们要进行特征图可视化操作，只需要在yo
（1）NVIDIA显卡驱动程序下载 NVIDIA - 驱动下载 （2）CUDA下载 1.CUDA == 10.2 CUDA Toolkit 10.2 Download | NVIDIA Developer 2.验证CUDA安装是否成功 首先重启电脑 然后在命令行输入`nvcc -V` ，显示如下为成功 （3）CuDNN下载 1. 首先要在官网注册一个
想要运行 test.py，总是会出现报错。这是因为函数 test这个函数名的原因： 在这里需要需改一个函数名，在调用 pytest 依赖库，函数名的定义中不能出现 test 这个英文，所以修改如下： 首先修改函数名，我自己修改为 pd，你可以自己取一个名字： 然后在主函数中，再修改一下，换成你刚刚改的名字
0 写在前面 写于刚刚解决一个问题的小喜悦心情中，好朋友老陈的文章终于要投稿了，他还收到了同济的DR.degree offer ，真替他感到开心。那天听中期答辩，听到了学院有个很有名的学长，是去年校长奖章的获得者（BTW，校长奖章是NEU最高荣誉哦，本硕博一共就十个），学长答辩时状态很松弛，也没有夸
pytorch yolov5运行日志 wind_2021) F:\PytorchProject\Yolov5_DeepSort_Pytorch-master\yolov5> (wind_2021) F:\PytorchProject\Yolov5_DeepSort_Pytorch-master\yolov5>python detect.py --weights yolov5s.pt detect: weights=['yolov5s.pt'], sourc
conf_thres Confidence Threshold，置信度阈值。 只显示预测概率超过conf_thres的预测结果。 想让YOLO只标记可能性高的地方，就把这个参数提高。 iou_thres Intersect over Union Threshold，交并比阈值。 IOU值：预测框大小∩真实框大小 / 预测框大小∪真实框大小。（预测
一般目标检测的坐标输出都是pred[:,:4],其中pred[:,0]pred[:,1]是中心坐标的偏移量；pred[:,2]pred[:,3]是宽和长的偏移量，要通过公式转化成Xmin,Ymin,Xmax,Ymax(olov5)或者Xmin,Ymin,W,H(efficientdet)。标签的坐标格式是xyxy或者xywh(yolov5是归一化的xywh) yolov5 loss总结 [
2021SC@SDUSC 前言 这篇分析metrics.py文件，这个文件是用来计算评估指标，包括mAP、混淆矩阵、IOU相关的函数。 fitness函数 def fitness(x): # Model fitness as a weighted combination of metrics w = [0.0, 0.0, 0.1, 0.9] # weights for [P, R, mAP@0.5, mAP@0.5:0.9
yolo是一个非常流行的计算机视觉目标检测框架，适合于精度要求不高但实时性非常高的场合，比如马路口的人流车流识别。现在最新版v6刚刚发布，本例还是使用v5。由于yolov5是依赖于pytorch的，还用到opencv，所以这两个环境需要提前搭建好，然后就可以直接使用yolo了。yolov5的github地址：https:
在Jetson nano中利用TensorRT进行推理加速yolov5-6.0 文章目录 在Jetson nano中利用TensorRT进行推理加速yolov5-6.0一、配置yolov5二、利用TensorRT推理加速1.下载项目2.转换文件3.编译4.运行 参考 说明：在我的 这篇文章中已经用了一位大佬的项目进行了推理加速，今天尝试
一、yolo中txt文件的说明： 二、yolo跑视频、图片文件的格式： 三、yolov5训练结果不好的原因： 1. 欠拟合： 在训练集上表现很差，测试集上表现也很差的现象可能是欠拟合导致的，是因为泛化能力太强，误识别率较高 解决办法：1）增加数据集的正样本数, 增加主要特征的样本数量 2）增加训练次数 3
项目简介： 代码地址： github地址:https://github.com/RichardoMrMu/yolov5-mask-detect github python地址:https://github.com/RichardoMrMu/yolov5-mask-detection-python gitee c++地址:https://gitee.com/mumuU1156/yolov5-mask-detect gitee python地址:https://gitee.com
本教程系列将从模型训练开始，从0开始带领你部署Yolov5模型到jetson nano上 这是本系列的第一部分内容 1.Yolov5介绍 Yolov5是一种目标检测算法，是ultralytics公司在yolov4的基础上加以改进诞生的，本教程基于让小白从0开始学会训练自己的yolov5模型，从而感受到人工智能的乐趣，对一些
yolov5代码解读（一） common.py部分普通卷积Conv深度可分离卷积DWConv跨尺度连接1---Bottleneck跨尺度连接2---BottleneckCSP跨尺度连接3---C3空间金字塔结构---SPPFocus结构 common.py部分 首先插入一张YOLOV5 结构图 普通卷积Conv 即图中CBL部分 class Conv(nn.Module)
build_targets()函数的作用：找出与该gtbox最匹配的先验框（anchor） 下面的代码调试均是将train函数中的batchsize设置为2进行的，且每张数据集图片中只有一个目标 为了更方便直观的理解代码，每一步都输出了变量的值 #这里na为锚框种类数 nt为目标数 这里的na为3，nt为2 na, nt = self.na,
