python-m pip install-r requirements.txt 如果没有安装cuda默认安装pytorch-cpu版,如果有gpu可以安装pytorch-gpu版。 pytorch gpu版下载指导: https://mp.weixin.qq.com/s/ZTzfC7xp8PVMvOONVIiK6g 二、检测 2.1 COCO数据集 在正确配置好环境后就可以检测自己的图片或视频了。YOLOv5已经在COCO数据集上训练好,COC...
解决方案:从 Nvidia 网站手动安装 cuda 驱动程序安装驱动程序后,pytorch 将能够访问 cuda 路径。 ②:fatal error:THC/THC.h: No such file or directory 原因:新版pytorch移除了 THC/THC.h 及系列函数,部分函数替换。 解决方案:更改poly_nms_cuda.cu头文件,更改弃用函数为新版函数。 ③:出现expected a declarati...
2.3.2 NMS非极大值抑制 判断相邻网格识别的是否是同一物体,消除掉多余检测框。 在这里插入图片描述
class YOLOLoss(nn.Module): def __init__(self, anchors, num_classes, input_shape, cuda, anchors_mask=[[6, 7, 8], [3, 4, 5], [0, 1, 2]], label_smoothing=0): super(YOLOLoss, self).__init__() # ---# # 20x20的特征层对应的anchor是[116,90],[156,198],[373,326] # ...
CUDA版本:11.6 pytorch版本:1.10.1 环境搭建和测试运行中 遇到相关报错可参考 [报错相关] 环境搭建 Anaconda 当然如果你不想用Anaconda,可以跳过这一步,直接安装和配置你的python环境也可以。 我这采取的方案是 本地环境 [Anaconda](https://www.anaconda.com/) ...
object::BoxArray CudaDecode::decode(float*preidct,float*invert_affine_matrix,constfloat*confidence_threshold,floatnms_threshold,intnum_classes,intnum_bboxes,intnum_box_element,intmax_objects){floatmin_confidence_threshold=0.01;object::BoxArray result;cudaStream_t stream=nullptr;checkRuntime(cudaStrea...
agnostic-nms: 是否使用类别不敏感的非极大抑制(即不考虑类别信息),默认为 False augment: 是否使用数据增强进行推理,默认为 False visualize: 是否可视化特征图,默认为 False update: 如果为True,则对所有模型进行strip_optimizer操作,去除pt文件中的优化器等信息,默认为False project: 结果保存的项目目录路径,默认为...
注:查看自己电脑CUDA是否可用 这里显示True表明正常安装。 三.模型训练 3.1代码下载 源码地址:ultralytics/yolov5 下载后解压,在目录内打开cmd并激活环境 输入pip install -r requirements.txt 安装依赖库 3.2数据准备 首先我们要对自己的数据进行标注,标注的工具LabelImg,如果是windows用户的话,可以直接下载可执行文件...
悲催的期末周终于过去,要继续做学院科技创新了,自己下载了个yolov5来玩一玩。 基本概念 单个物体的图片⟹⟹物体分类 多个物体⟹⟹目标检测 NMS(Non-Maximum Suppression)和IOU(Intersection over Union):目标检测时会在图像上生成很多的候选框,然后把这些候选框进行特征提取后送入分类器,得到候选框的得分。将...