PyTorch版的YOLOv5是一个非常流行的基于深度学习的目标检测器。本课程使用Grad-CAM热力图可视化方法对YOLOv5进行热力图可视化,可以直观展示图像中哪些区域对物体类别分类贡献程度大。 Grad-CAM是一种CNN(卷积神经网络)可解释性的经典方法,与CAM(类激活图)相比,这种方法不需要对模型进行改动就可以生成热力图(heatmap),...
运行YOLOV5USBcam 样例时屏幕异常闪烁 发表于 2024-06-17 16:45:05117查看 如题,运行时屏幕会异常闪烁一下。系统版本为ubuntu22.04版本,在不运行程序时显示无问题叮叮当当 帖子 2 回复 321 您好,这是因为香橙派会优先保障aicore的运行资源,因此当负荷较大时hdmi送显就不能得到充分保障,产生屏幕偶尔闪烁的现象,...
拉取yolov5源码到本地。 准备数据集,并做成 yolov5 项目需要的格式。 训练模型,得到一个onnx模型文件,也是本文的最终输出文件。 将onnx模型转换成 MaixPy 支持的MUD文件,这个过程在MaixCAM 模型转换一文种有详细介绍。 使用MaixPy 加载模型运行。 三、参考文章# 因为是比较通用的操作过程,本文只给一个流程介绍,...
首先,通过改进YOLOv5算法,我们可以提高地铁屏幕异常状态预警系统的准确性和实时性。这将有助于提高地铁运行的安全性和效率,减少因异常状态而引发的事故和延误。 其次,本研究的方法可以为其他类似的目标检测任务提供借鉴和参考。上下文扩展和特征细化网络CAM是通用的改进方法,可以应用于其他领域的目标检测任务,如交通监控、...
on frames from a webcam stream. We will: 1. Install supervision and Inference 2. Load the webcam stream and define an inference callback 3. Test the webcam stream Without further ado, let's get started! YOLOv5 and Image Annotation Resources ...
PyTorch版的YOLOv5是一个非常流行的基于深度学习的目标检测器。本课程使用Grad-CAM热力图可视化方法对YOLOv5进行热力图可视化,可直观展示图像
基于YOLOv5改进的交通场景目标检测算法HCAM-YOLO 王志涛, 张瑞菊, 王坚, 赵佳星, 刘严涛 北京建筑大学测绘与城市空间信息学院, 北京 102600 基金项目:北京市自然科学基金(8222011);国家自然科学基金(42274029) 关键词:目标检测, 交通场...
yolov5-grad-cam A simple implementation of Grad-cam for YOLO-v5. To be simpler, You can just copy PlotCAM.py into your project and run it Please give a ⭐ if this functionality benefits your research and projects. Installation pip install -r requirements.txt Infer python main.py --mo...
YOLOv8 需要 MaixPy >= 4.3.0。 YOLO11 需要 MaixPy >= 4.7.0。 frommaiximportcamera,display,image,nn,app detector=nn.YOLOv5(model="/root/models/yolov5s.mud",dual_buff=True)# detector = nn.YOLOv8(model="/root/models/yolov8n.mud", dual_buff=True)# detector = nn.YOLO11(model="/ro...
PyTorch版的YOLOv5是一个非常流行的基于深度学习的目标检测器。本课程使用Grad-CAM热力图可视化方法对YOLOv5进行热力图可视化,可直观展示图像中哪些区域对类别分类贡献程度大。 Grad-CAM是一种CNN(卷积神经网络)可解释性的经典方法,与CAM(类激活图)相比,不需要对模型进行改动就可以生成热力图(heatmap),非常方便和灵活...