简介:本文介绍了在树莓派4B上实现YOLOv5-Lite目标检测的完整流程,包括环境配置、数据集准备、模型训练、模型转换及部署。通过引入百度智能云文心快码(Comate),开发者可以更加高效地编写和调试代码,加速开发过程。YOLOv5-Lite作为轻量级模型,非常适合在资源受限的嵌入式设备上部署。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆...
树莓派5开发板部署yolov5/v8目标检测项目预测推理加速 发布者 关注 微智启工作室 专研yolo深度学习项目,机器学习领域有着丰富的经验。 课程概述 评论(29) 本课程是由微智启软件工作室在树莓派5B开发板上,安装部署yolov5-lite和yolov5-7.0(ultralytics版)和yolov8目标检测项目并运行测试的课程。学习完课程后,你将...
std::vector<std::vector<V5lite::DetectRes>> V5lite::postProcess(const std::vector<cv::Mat> &vec_Mat, float *output,const int &outSize) {std::vector<std::vector<DetectRes>> vec_result;int index = 0;for (const cv::Mat &src_img : vec_Mat){std::vector<DetectRes> result;float ra...
四、Tengine部署YOLOv5-Lite 依照顺序调用Tengine核心API如下: 1. init_tengine 初始化Tengine,该函数在程序中只要调用一次即可。 2. create_graph 创建Tengine计算图。 3. prerun_graph 预运行,准备计算图推理所需资源。设置大小核,核个数、核亲和性、数据精度都在这里。 struct options { int num_thread;//核...
Mosaic数据增强提出的作者也是来自Yolov5团队的成员,不过,随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接,对于小目标的检测效果还是很不错的。 在这里插入图片描述 4张图片拼接 随机缩放 随机裁剪 随机排布 算法优点: 丰富数据集 减少GPU计算 1.2 自适应锚框计算 ...
YOLOv5 Lite的输入端采用了和YOLOv5、YOLOv4一样的Mosaic数据增强的方式。其实Mosaic数据增强的作者也是来自YOLOv5团队的成员,不过,随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接,对于小目标的检测效果还是很不错的。
所以这篇文章主要就是在vs端直接编译运行libtorch-yolov5程序,并生成对应的.exe文件。 一、模型文件导出 如果已经导出了GPU模型的朋友可以跳过这一步。 这一步是准备后续工作推理需要的模型文件,训练得到的.pt文件不能直接使用,需要转换为torchscript, onnx, coreml, saved_model, pb, tflite, tfjs等格式,博主...
本以为YOLOv3已经是YOLO系列的终局之战。没想到,俄罗斯的程序员 Alexey Bochkovskiy 凭借自己的摸索复现了 YOLO 系列全部模型,并总结了最接近几年目标检测的各种套路推出了 YOLO v4,然后与Redmon取得联系,正式将他们的研究命名为YOLO v4。 简单来说,就是说这个YOLO v4算法是在原有YOLO目标检测架构的基础上,采用了...
注意,这个类中还有一个特殊函数 fuseforward ,这是一个前向加速推理模块,在前向传播过程中,通过融合conv + bn层,达到加速推理的作用,一般用于测试或验证阶段。 nn.Conv2d函数基本参数: nn.Conv2d(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, ...
在常用的目标检测算法中,不同的图片长宽都不相同,因此常用的方式是将原始图片缩放填充到标准尺寸,再送入检测网络中。在项目实际使用时,很多图片的长宽比不同,因此缩放填充后,两端的黑边大小都不同,而如果填充的比较多,则存在信息冗余,影响推理速度。因此在Yolov5的代码中utils/augmentations.py的letterbox函数中进行...