在Linux上部署YOLOv5模型进行目标检测,可以按照以下步骤进行: 1. 准备Linux环境和必要的依赖项 首先,确保你的Linux系统已经安装了Python和pip。如果还没有安装,可以使用以下命令进行安装: bash sudo apt update sudo apt install python3 python3-pip 接下来,安装YOLOv5所需的Python依赖项。你可以通过创建一个虚拟...
conda deactivate 第二步:安装yolov5 看情况输入镜像源,这里我建议大家搞阿里云镜像源 # 添加清华源conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/conda config --add chann...
mkdir build && cd build cmake ../ -G "Unix Makefiles" -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/workspace/dengzr/linux-x64/ make make install 1. 2. 3. 4. 运行yolov5模型 参考封装:https://github.com/ncdhz/YoloV5-LibTorch
双击yolov5m_msnhnet.exe查看部署结果 Linux(Jetson NX) 篇 1. 准备工作一般来说,Jetson都已经自带了cuda和cudnn,故不用专门安装。 安装构建工具 sudo apt-get install build-essential 安装opencv sudo apt-get install libopencv 2. 编译Msnhnet库(1) 终端打开cmake-gui。 (2) 点击config选择安装的visual ...
(2) 下载标注软件这里小编自己编写了一款标注软件,直接支持导出yolov5格式。链接:https://pan.baidu.com/s/1AI5f5BYbboK0KYpHf7v4-A 提取码:19o1 标注软件界面展示 (3) 准备需要标注的数据(注意本软件单次只能标注1000张,建议单次500张以下)这里我简单准备了5张猫狗数据的。
(2) 将下载好的预训练模型文件拷贝至yolov5ForMsnhnet/yolov5/weights文件夹下 模型训练 1. 准备工作 (1) 数据集准备(这里以people数据集为例) 将标注好的数据集放置在datas文件夹下。 在datas文件夹下创建一个people.yaml文件,用于配置数据集信息
强推!一口气学完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM、DBN等八大深度学习神经网络算法!比刷剧爽多了! 3034 22 10:50:04 App 吹爆!这绝对是目前B站讲得最清晰的YOLO系列教程,YOLOV5与V8推理及训练(代码实战)入门到精通,看完半天就学会了!人工智能|深度学习|目标检测|神经网络 3548 24 1:38:58 App 1...
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下面一排是更上层的应用。我们基于YOLOv5模型样例,来做AI感知和推理的效果验证与测试。从摄像头的图像和交通视频流的图像识别大家可以看到,无论是普通的物体或者道路上的车辆都能做很好的识别。 这也说明了中兴SafetyLinux和黑芝麻智能A1000的基础软件平台,对上层组件的集成和业务的支持都取得较好的成果,能够很好地支撑...