本教程将教你用Prometheus在Intel无人机平台部署Yolov5目标检测。 先来个速度测试,仅使用Intel CPU,没有模型压缩与剪枝等算法,也不依赖其他任何加速硬件。 一、安装OpenVINO 官网教程: https://docs.openvinotoolkit.org/latest/openvino_docs_install_guides_installing_openvino_linux.html 1. 下载安装包 地址: https...
整理好数据集配置文件、模型配置文件、预训练模型执行下列代码运行程序即可: python train.py --data mask_data.yaml --cfg mask_yolov5s.yaml --weights pretrained/yolov5s.pt --epoch 100 --batch-size 4 --device cpu python train.py --data mask_data.yaml --cfg mask_yolov5s.yaml --weights ...
pip install torch torchvision:安装PyTorch和torchvision export CPU_NUM=4:设置CPU使用核心数(根据实际需求进行设置) export DATA_DIR=/path/to/your/dataset:设置数据集路径(根据你的实际数据集路径进行设置) python detect.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.2 --iou 0.5 --classes 80:运行检测...
yolov5训练太慢的解决方案 简介:这篇文章讨论了YOLOv5训练速度慢的问题,并提供了解决方案,主要是由于没有安装CUDA和支持GPU的PyTorch版本,导致只有CPU在工作。文章建议安装CUDA和正确配置支持GPU的PyTorch以加速训练过程。 问题原因 训练太慢大多是因为没有安装CUDA和pytorch,导致的只有cpu在跑,显卡没跑 这就是很典型...
克隆YOLOv5仓库:从GitHub上获取YOLOv5代码和预训练模型。 使用训练代码:根据需要选择合适的模型进行训练,并设置训练参数和路径。 运行训练:执行训练代码开始模型训练,可以根据需求选择使用GPU或CPU进行训练。 检查性能:比较不同模型的mAP、FPS和推断时间,评估训练结果。 总之,YOLOv5是一种强大的目标检测模型,在深度学习...
这个device参数是用来修改是用cpu训练还是用gpu训练,默认情况下是gpu训练。如果要改的话,就在default里边写就行了。 运行玩一个epoch之后,又来了新的报错: 找到错误位置,修改如下,加一个cpu(),这里应该是训练完一个epoch再调用gpu画图的时候出问题了,所以加一个cpu,用cpu画图: ...
5、Pycharm中添加anaconda执行文件如下图路径,在anaconda安装根目录下_conda.exe。 6、CPU与GPU跑yolov5训练对比 跑的是相同的训练集, CPU内核:12th Gen Intel(R) Core(TM) i7-1255U 1.70 GHz GPU型号:1050TI 参考文件见: https://blog.csdn.net/weixin_54721509/article/details/122983561...
我的电脑是R7-5800H的Thinkbook14p,没有独显,所以我使用的是CPU版的PyTorch 首先在cmd窗口输入conda activate yolov5,回车,激活刚刚创建的新环境 路径前出现(yolov5)就说明激活成功啦! 然后进入PyTorch官网PyTorch,选择如下配置: 复制最后一行的代码到cmd窗口中,回车 ...
三、YOLOv5 实现训练 3.1 准备工作 首先从github上下载下来YOLOv5,楼主这里改名为yolov5-master-cat,因为是识别小猫猫的。然后在data目录下新建Annotations, images, ImageSets, labels 四个文件夹。 其中images存放的是原始的图片数据集,Annotations存放的是标记后生成的xml文件,labels存放的是保存标记内容的txt文件,Ima...
yolov5cpu比gpu还快 cpu跑yolov5 前言 上期我们已经完成了环境的搭建,以及环境的检测。我们接着在上期的基础上进行训练模型。 一、数据集的获取 点击这个链接,先下载数据集(提取码: 485q)。 这里取的是猫猫图片前121张,名字是cat.0.jpg到cat.120.jpg。