在models下建立一个mask_yolov5s.yaml(复制yolov5s.yaml改为名字)的模型配置文件。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 cp...
Yolov5与Yolov4不同点在于,Yolov4中只有主干网络使用了CSP结构,而Yolov5中设计了两种CSP结构,以Yolov5s网络为例,以CSP1_X结构应用于Backbone主干网络,另一种CSP2_X结构则应用于Neck中。 Neck Yolov5现在的Neck和Yolov4中一样,都采用**FPN+PAN**的结构,但在Yolov5刚出来时,只使用了FPN结构,后面才增加了PAN...
下载地址:libtorch-yolov5官方源码下载。 这个项目是将yolov5训练好的模型用于推理,并生成.exe文件以及lib文件,用以后续部署的。 - PyInstaller通过spec也可以打包模型恩建,方便不会使用Python脚本的研究人员使用,但不适用于工作中实际任务的深度学习模型部署(速度较低且占用空间)。 下载解压后如图所示: 在这里插入图片...
4.Linux基础、虚拟环境、计算机视觉任务、YOLO、数据集采集和标注 58:54 5.软件准备 01:39 6.CPU、GPU、NPU与CUDA和CuDNN、GPU租用策略和YOLOV5模型训练、推理测试与CNNX模型导出 01:31:50 7.NCNN与Android Studio的简单学习 01:36:26 8.YOLOV5 NCNN 安卓手机部署 25:12 安...
1. 模型转换与项目集成 如果你已经有了GPU模型，可以跳过模型转换步骤。首先，使用export.py脚本，根据自己的数据集.yaml文件和训练权重文件调整参数。导出后，将模型文件复制到VS项目中相应的文件夹。2. VS项目设置 从官方下载libtorch-yolov5源码，将其文件夹复制到VS项目中。在代码中，可能需要对Run()...
3.yolov5/v8目标检测介绍 (1)网络结构 (2)输入端 (3)Backbone (4)Neck (5)Head (6)训练策略 四、模型改进优化 五、项目训练步骤 六、项目训练结果 一、项目简介 本文将详细介绍如何使用深度学习中YOLOv8算法实现对果蔬的检测,并利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中,您可以选择自己的视频文件、图片文...
此外,您还可以更换自己训练的yolov5/v8模型,自定义自己数据的进行检测。由于yolov5和yolov8网络模型结构本质区别不大,改进优化也基本一致,这里以yolov5为主要内容进行详细介绍,可参考博客:yolov5和yolov8的区别。 项目对所有模型进行了多种优化,加入了CABM、ECA、SE等注意力机制,改进了可变形深度卷积层DCN、DSC,...
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,博主以...