总之,在 STM32 单片机上用纯 C 语言实现 YOLOv5 进行数字识别是一个具有挑战性的任务,需要对图像处理、深度学习和嵌入式系统开发有深入的了解。通过合理的硬件选型、软件架构设计和技术难点突破方法,可以实现一个高效、准确的数字识别系统。
总之,在 STM32 单片机上用纯 C 语言实现 YOLOv5 进行数字识别是一个具有挑战性的任务,需要对图像处理、深度学习和嵌入式系统开发有深入的了解。通过合理的硬件选型、软件架构设计和技术难点突破方法,可以实现一个高效、准确的数字识别系统。
2.4、其它准备工作 为了测试方便,博主新建一个文件用于存放测试相关的文件yolov5。 将【一】中导出的模型文件拷贝到该目录下;测试图片bus.jpg也放置在此目录下;新建一个.names文件。 .names文件创建方法: 1) 文件夹里右键新建一个文本文件ccpdmask,打开后编辑训练的数据集的类别; 这里的类别名字同训练时的.yaml文...
1.先去github下载好yolov5,下载解压后用VS Code打开文件夹,在requirements.txt里 AI检测代码解析 torch>=1.8.0 torchvision>=0.9.0 ultralytics>=8.0.232 1. 2. 3. 这三个依赖删了或者注释了,前俩个默认是CPU版本,ultralytics在安装时会把CPU版的torch和torchvision自动安装(都是坑!) 我们切到train.py,...
这种细致的调整方式使得ODConv能够更精准地提取特征,增强网络的学习和表达能力。 具体改进方法可访问如下地址: YOLOv5改进 | ODConv卷积助力极限涨点(附修改后的C2f、Bottleneck模块代码),点击此处即可跳转 发布于 2024-01-12 22:24・IP 属地辽宁 深度学习(Deep Learning) yolov5 目标检测...
YOLOv5 head: 2、Focus 在讨论Focus的作用之前,先了解两个概念: 参数数量(params):关系到模型大小,单位通常是M,通常参数用float32表示,所以模型大小是参数数量的4倍。 计算量(FLOPs):即浮点运算数,可以用来衡量算法/模型的复杂度,这关系到算法速度,大模型的单位通常为G,小模型单位通常为M;通常只考虑乘加操作的...
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是 RCS-YOLO提出的RCS-OSA模块,其全称是"Reduced Channel Spatial Object Attention",意即"减少通道的空间对象注意力"。这个模块的主要功能是通过减少特…
此外,您还可以更换自己训练的yolov5/v8模型,自定义自己数据的进行检测。由于yolov5和yolov8网络模型结构本质区别不大,改进优化也基本一致,这里以yolov5为主要内容进行详细介绍,可参考博客:yolov5和yolov8的区别。 项目对所有模型进行了多种优化,加入了CABM、ECA、SE等注意力机制,改进了可变形深度卷积层DCN、DSC,...
具体到 YOLOv8 算法,其核心特性和改动可以归结为如下: 提供了一个全新的 SOTA 模型,包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于YOLACT的实例分割模型。和 YOLOv5 一样,基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型,用于满足不同场景需求 ...
YOLOv5算法是一种单阶段目标检测算法，其基本思想是将输入图像等分成多个网格，每个网格预测出相应的目标检测框和概率值，并且每个框只匹配一个目标。与此同时，通过引入自适应域感知模块（CSP）和SAM模块，可以使算法达到更高的准确率和更快的速度。2. 旋转目标检测算法 传统的目标检测算法都是基于矩形框的检测，而...