结论 通过根据用例对数据集进行处理,我们改进了大约20%的对象检测模型,该模型在映射和延迟方面仍有改进的余地,所选的超参数是yolov5默认给出的,我们可以使用optuna等超参数搜索库对它们进行优化。当训练分布和测试分布之间存在差异时,域适应是另一种可以使用的技术,同样,这种情况可能需要一个持续的训练循环,其中包含额...
pip install opencv-python pip install numpy pip install tensorboard pip install matplotlib 接下来,你需要下载Yolov5模型。你可以从这里下载预训练模型:https://github.com/ultralytics/yolov5。解压后,你会得到一个yolov5s.pt文件,这是我们将在下一步中使用的模型。现在,我们开始编写Python代码:```pythonimport...
condacreate-n your_env_name python=x.x#例如condacreate-n yolov5 python=3.11.1 不知道自己的python版本,cmd 输入 python -V 进入(激活)虚拟环境# 激活虚拟环境(激活后,第三库将会安装在该虚拟环境下,方便管理) conda activate your_env_name#例如conda activate yolov5 Yolov5 下载安装# git克隆或直接下载...
elif module_def["type"] == "yolo": anchor_idxs = [int(x) for x in module_def["mask"].split(",")] # Extract anchors 得到锚框的比例 anchors = [int(x) for x in module_def["anchors"].split(",")] anchors = [(anchors[i], anchors[i + 1]) for i in range(0, len(anchors...
基于YOLOv5的不同颜色安全帽检测系统是一种利用深度学习技术,特别是YOLOv5目标检测算法的创新应用。该系统旨在提高施工现场的安全管理水平,通过实时识别和检测工人佩戴的安全帽颜色,实现对安全规范的精准监督。 YOLOv5作为一种先进的单阶段目标检测算法,以其高效的速度和较高的精度著称。在安全帽检测系统中,YOLOv5通过卷...
本文详细介绍基于深度学习的智能扑克牌识别软件,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码、训练数据集,以及PyQt的UI界面。基于YOLOv5对图像中存在的多目标进行识别分类,在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别;博文提供了完整的Python代码和使用教程,适合新入门的朋友参考,完整代码资源文件请转至文末的下载链接。
在Anaconda中,可以使用conda命令创建虚拟环境。虚拟环境是一种隔离的环境,可以在其中安装和管理Python包,而不会影响系统级别的Python环境。 conda create -n yolov5python=3.9#在终端中运行这段代码 也可以在Anaconda的GUI界面中创建虚拟环境: 使用Anaconda Navigation ...
深度学习—Python、Cuda、Cudnn、Torch环境配置搭建 二、数据准备 我个人使用的是Labelimg。 教程使用请跳转下列链接: Labelimg(目标检测标注工具)安装。 注意:Yolo支持的标注文件格式为txt,记得把标注模式切换为YOLO。 标注效果如下图: 三、YOLOv5 YOLO的全称是you only look once,指只需要浏览一次就可以识别出图中...
TensorRT Python API允许您使用Python脚本直接调用TensorRT的功能。您可以通过pip安装TensorRT: pip install tensorrt 二、YOLOv5模型转换 如果您还没有将YOLOv5模型转换为ONNX格式,可以使用PyTorch的ONNX导出功能进行转换。这里假设您已经有了一个训练好的YOLOv5模型。 import torch import torch.onnx # 加载YOLOv5模型...
首先进入YOLOv5开源网址 ,手动下载zip或是git clone 远程仓库,本人下载的是YOLOv5的5.0版本代码,代码文件夹中会有requirements.txt文件,里面描述了所需要的安装包。 本文最终安装的pytorch版本是1.8.1,torchvision版本是0.9.1,python是3.7.10,其他的依赖库按照requirements....