请注意：各个文件路径不能有中文一.环境搭建从github上克隆仓库到本地https://github.com/ultralytics/yolov5VSCode克隆仓库需要安装Git搭建Yolo5环境项目下

关于Yolo5训练自定义数据集，请参考此教程：YOLO5训练自定义数据集完整项目（VS2022）链接：https://pan.baidu.com/s/17jQUx-Dp0YYC4YWzYLs0AA?

首先是YOLO5训练数据集的准备:把图片和标签放到同一文件夹，然后把整个文件夹放到data文件夹下然后打开训练函数更改路径468行，pt文件自己下载469行，需要找到对应的文件，以记事本形式打开进行更改

一、环境配置介绍整个实现过程所涉及的文件目录，其中，自备表示自己需要准备的，生成表示无需自己准备。使用yolov5时出现“assertionerror:nolabelsfoundin*/*/*/JPEGImages.cachecannottrainwithoutlabels”问题很多朋友都会遇到的一个问题，yolo5-6.1已经不能使用之前的方法了了，是下载源码后的coco示例。nvidia@nv

Traceback(mostrecentcalllast):File“E:\迅雷下载\向量\000、代码+数据+课件\YOLO5\yolov5-master\train.py”,line466,intrain

3090的可行方案安装pytorch的可行方案：运行yolo53090的可行方案安装pytorch的可行方案：运行yolo5torch-1.8.1+cu111-cp37-cp37m-linux_x86_64.whltorchvision-0.9.0+cu111-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl参考网址：https://github.com/pytorch/vision#ins

一、下载模型yolov5:同步更新官方最新版Yolov5，发行版提供模型下载地址(gitee.com)https://gitee.com/monkeycc/yolov5?_from=gitee_search二、导入需要的包pipinstall-rrequirements.txt-ihttps://pypi.douban.com/simple/三、下载模型yolov5s.pt放到根目录https:/

2021SC@SDUSC2021/10/27第一次修改本文分析yolov5的uitls.activations.pyutil包中的activation.py中定义了一些便于导出的激活函数,其中不少激活函数是近两年新出的,本文重点分析下这些激活函数.SiLuSiLu(x)=x∗sigmoid(x)SiLu(x)=x*sigmoid(x)SiLu(x)=x∗sigmoid(x)于是有returnx*t

工地视频监控人员行为分析系统利用计算机视觉分析技术+yolo5架构对现场画面区域内的人员行为实时分析。YOLOv5会通过数据加载器传递每一批训练数据，并同时增强训练数据。

YOLO5终于装上了，及时总结（万一哪天要重装）YOLO配置步骤英伟达驱动(GPU)Anaconda+pytorch(GPU/CPU)paddleyolov5git这一章就是更行驱动查看自己是否有GPU

Windows10安装pycocotools报错的一些解决方法在自己安装pycocotools库时一直报错，折磨了两天，最终是解决了,于是乎写下这篇笔记供大家参考，第一次写博客~参考up我是土堆的视频：土堆YOLO5

YOLO5旋转模型图片标注及训练使用工具图片获取工具——opencv_display.py图片标注工具——rolabelimg标注转换工具——roxml_to_dota.py模型训练代码——YOLOv5

前言本文旨在记录本人将YOLO5训练好的模型转化为安卓APP的经历，使用的项目源码为，点击进入，下面开始分步骤进行讲解。

1、使用modelzoo下载的yolo5在gpu训练时，loss出现nan的情况，请问一下一般出现nan的原因是啥，如何排查？

下面的函数是我从yolo5里复制过来的

前言最近在做OCR相关的任务，用到了阿里天池一个街景字符识别比赛的数据集，索性就分享一下相关方案，我采用YOLO5模型，最终在平台提交分数也做到了0.924，没有经过任何优化，可以看出YOLO5的效果还是非常不错的

一、在此之前你是不是要先把yolov5跑通？yolov5的环境特别简单，建议在Ubuntu18.04下面部署，一次成型，省去很多麻烦。Ubuntu18.04RTX2080CUDA10.0CUDNN7.4.1Torch1.3.1GPUtorchvision0.4.2Python3.6.5项目地址：https://gitee.com/situyufeng/yolov5.gitgithub太慢了我把他迁

环境搭建：安装驱动点击鼠标右键，如果出现NVIDIA图标，点开，出现如下图片我的显卡是1650，根据显卡的型号去官网找相应的驱动下载就好了。驱动官网安装好之后，打开命令行cmd，输入如下指令：nvidia-smi显示出如下数据即为安装成功。安装anaconda进入官网，下载windows版本，将程序放在c盘以外，防止c盘爆红，接下来傻瓜式点击安装即可。安装Pytorch打开侧边栏，找到anacon

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录环境安装创建python环境下载代码安装依赖安装torch安装VS2015以上版本模型推理使用yolo5和笔记本摄像头进行推理在本地文件夹进行推理总结参考资料环境安装创建

代码&预训练模型路径/文章路径YOLO5Code:https://github.com/ultralytics/yolov5.YOLO5SCode:https://github.com/hustvl/YOLOSArticle:https://arxiv.org/abs/2106.00666YOLO5XCode:https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLO

记录一次Yolo5GPU模型在CPU运行问题问题Exceptionhasoccurred:RuntimeErrorInputtype(torch.FloatTensor)andweighttype(torch.HalfTensor)shouldbethesame输入的类型（CPU）应该和模型类型一致（GPU）问题解析因为模型一开始是在GPU训练的后来换了一台没有GPU只有CPU的机器使用模型把GP

1、下载安装前提是安装好Anaconda3和pytorch等一大堆AI学习相关环境1.1、下载YOLO5源码Yolov5Github地址：https://github.com/ultralytics/yolov5

前言做AI做的事儿，让世界充满AI原定目标主要是对安卓手机进行UI实时监测，思路是利用投屏原理拿到图像帧，在使用过程中进行无感知UI检测，我认为目前最大支持仅为60fps，作用能干嘛呢？作用可多了，譬如训练单图标配合无障碍点击进行智能化抢红包，刷金币，还有可能打王者，本篇为基础搭建篇。之所以放日志是因为工作环境是内网，很多网站无法正常访问，我是在家做一遍再在公司实现，主要用来对比执行差异。版本Wi

目录1项目的克隆和必要的环境依赖1.1项目的克隆1.2项目代码结构整体介绍1.3环境的安装和依赖的安装2数据集和预训练权重的准备2.1利用labelimg标注数据和数据的准备2.2获得预训练权重3训练自己的模型3.1修改数据配置文件3.2修改模型配置文件3.3训练自己的模型启用tensorbord查看参数3.4启用tensorbord查看参数1项目的克隆和必要的环境依赖1.1项目的克隆YOLOv5

教程：Yolo5训练自己的数据集以及安装教程【一】准备相关文件1.Anaconda2.Yolo53.权重文件【二】环境搭建1.在Anaconda中为Yolo5创建一个环境2.Yolo5文件的安装【三】训练数据集

在本教程中，我们将了解如何将EigenCAM（无梯度方法之一）用于YOLO5。

水面垃圾漂浮物检测算法：yolo5数据集：https://download.csdn.net/download/weixin_43710038/72737460https://download.csdn.net

1indata/coco128.yaml.Possibleclasslabelsare0-0这个错别傻乎乎该nc之类的，细看代码出错位置，我这个是这样的File“C:\Users\1\Desktop\水表识别\YOLO5

2.去github里面下载原作者的yolo5代码，地址：https://github.com/ultralytics/yolov5，原作者空间如下，如果github下不了自行去gitee官网去下，兄弟们懂得都懂

共勉一、数据集转换1.1、数据集下载1.2、数据集格式转换二、训练预测三、数据集格式详解PLUS版本先贴下实验结果：去年就做完了的一个工作，这会终于记录完毕啦。一、数据集转换1.1、数据集下载下载地址：TT100K1.2、数据集格式转换1.2.1.下载数据集通过以下Python脚本进行数据集格式转换。importosimportjsonfromrandomimportrandomimportcv2

图2图3随后去GitHub下载：https://github.com/ultralytics/yolov5，下载完成后解压，在进入YOLO5的虚拟环境后，切换到解压的目录下输入以下指令进行安装。

YOLOV7还超过了YOLOR、YOLOX、YOLO5等等本文提出的

yolo5是用于做目标检测的开源项目，检测又快又准，所以研究一下。主要参考下面文章配置，在此多谢这篇文章的作者无私奉献，下面记录自己遇到的一些小问题。

跟着小土堆的视频教学自己遇到的一些问题。出现错误的原因：由于yolov5目前最新版本为v6.1，但我跑的是5.0版本，则运行detect.py时自动从github上下载的训练好的模型为最新版本v6.1。从而导致运行环境和模型版本不一致，从而报错。一、AttributeError:Can‘tgetattribute‘SPPF‘on＜module‘models.common‘from‘H:\\yolo

YOLOv5训练预测一、数据集准备二、训练2.1train.py2.2训练代码运行2.3测试代码运行一、数据集准备数据集的准备包括数据集适配YOLO格式的重新分配以及相应配置文件的书写，此处可查看博主的TT100K2yolo的重新分配博文，该文章包括数据集划分，配置文件书写，以及最终的数据集层级目录组织，可以直接提供给下一步进行训练。二、训练可参见YOLO官方文件里的可参见readme文档。2.1

YOLO5入门源码下载路径目录结构架构解析用户数据训练官方说明yolo模型.pt查看源码下载路径https://github.com/ultralytics/yolov5/releases.目录结构.

编译OpenCV最新4.5.x版本JetsonNano自带的OpenCV版本比较低，Jetpack4.6对应的OpenCV版本为4.1的而OpenCV当前最新版本已经到了4.5跟4.6了，4.5.x中OpenCVDNN支持了很多新的模型推理跟新的特性都无法在OpenCV4.1上演示，所以我决定从源码编译OpenCV升级版本到4.5.4，然后我发一个非常好的网站，提供了完整的脚本，于是我直接运行了该

labelImg是用于图像标注的软件，其用途是为制作xlm格式的标签或者是txt格式的标签，两种标签格式都可以作为YOLO5的训练标签。

项目简介：使用yolo5做目标检测分割，识别出图片中的裂缝。

yolo5是Ultralytics公司于2020年开源的目标检测算法https://github.com/ultralytics/yolov5，算法在backbone，bboxasign，lossf

【备忘】从零开始搭建Yolo5训练环境1.背景2.安装过程1.显卡驱动2.安装cuda3.安装anaconda及配置虚拟环境==【写在前面】请勿在第3步前安装以下任何的软件，包括：Python、Pytorch

先下载yolo5项目：https://github.com/ultralytics/yolov5用pycharm新建一个项目勾选Inheritglobalsite-packages使用baseinterpreter

_pickle.UnpicklingError:STACK_GLOBALrequiresstr解决办法：link我直接把yolo5里面的data.yaml复制到yolo7里面，但是路径地下有两个缓存文件

face项目没有实现的朋友们可以参考我的这篇：❀YOLOv5学习❀yolo5-face论文里代码复现，实现运行_夏天｜여름이다的博客-CSDN博客_yolov5人脸识别论文也可以参考俩天前写的这篇：h❀YOLO5

1.找到代码：YOLO5的代码可以在GitHub上找到，最好是用最新的代码。

文章目录一、准备好中文标签的数据集二、将yolov5代码改成支持中文三、推理测试yolov5从0-1目录指南链接YOLO5实战1-利用Anaconda安装pytorch环境YOLO5实战1-利用Anaconda

效果见数字仪表读数目前两种方法（PYTHON+OPENCV）：1，采用传统方法，定位数字区域，轮廓排序，切割，最后PCA+SVM分类，准确率99%以上2，采用深度学习YOLO5，直接检测数字区域，轮廓排序

ubuntu20.04下安装运行yolov5新建文件夹，安装python安装python-pip：安装pytorch和torchvision方法1：方法2：克隆YOLOv5Gitcode配置YOLO环境安装yolov5:训练测试ubuntu20.04下安装运行yolov5新建文件夹，安装python首先建立一个文件夹随便命名就好(保证自己以后可以方便找到)，然后保证自己的python的版本要大于3

最近在做深度学习的yolo5目标追踪的学习，在下载依赖包时，报了如下错误：原因是没有C++的编译环境，为此我们要去官网下载好VisualStuidoCode。

目录一、下载yolo5二、安装必要依赖三、安装pytorch四、打标图片制作数据集4.1导入图片4.2开始打标4.3添加标签4.4进行打标4.5导出打标数据4.6打标数据五、整理训练数据5.1第一层目录