YOLOv5错误集合

yolov5训练之使用GPU

cpu跑代码慢到怀疑人生，还得是gpu啊但是你得有gpu，还得安装cuda。。。。。。一系列操作之后才能跑1、首先查看笔记本cuda版本，安装对应cuda。在英伟达控制面板查看即可（网上很多，自己查）安装教程在这cuda安装cuda向下兼容，所以安装比笔记本对应版本低的也可以，但高的不行2、安装cuda版本的pytorch包首先得查看torch、python的版本，在这里下载对应版本的包pytho
吕大娟·2023-06-10 07:57

AutoDL+pycharm+yolov5远程租服务器训练数据集

自己电脑算力简直太差劲了，在AUTOdl上租个0.88/h的服务器跑yolov5代码，找了好多教程，鼓弄了两天时间我的代码才算能跑起来，感觉市面上的博客写的都不够详细，包括我遇到的一些问题，我整理了一下发出来也供自己参考目录
邸笠佘司·2023-06-10 07:26

一文教你使用租赁的GPU平台跑yolov5

本文侧重于yolov5的快速使用，原理部分概括较少，希望你看完本文章后也能成功进行目标检测。
一只卢大春·2023-06-10 07:50

基于深度学习的高精度袋鼠检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集，使用Pysdie6库来搭建页面展示系统，同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。
BestSongC·2023-06-10 05:40

YOLOV5 训练

YOLOV5训练过程CUDA和cuDnnan安装教程windows上安装可以参考这篇知乎文章数据集准备自己准备数据集可以使用labelImg工具，直接pipinstalllabelimg就可以安装了。
黄昏贩卖机·2023-06-10 04:57

yolov5训练时遇到的问题

torch会自动被requirement.txt替换在对yolov5_5.0进行pipinstallrequirement.txt后，yolo5_5.0会将虚拟环境中中的torch替换为2.0.1版本的，但要注意查看该torch是否为gpu版本，查看方式如下：打开AnacondaPrompt，激活相应环境，输入python，输入importtorch及torch.cuda.is_available
stay or leave·2023-06-10 03:51

图像处理——连接IP摄像头上传到服务器实现目标识别

2.IP摄像头使用的是大华的摄像头，目标识别用的yolov5的模型，服务器用的是flask，实现语言是python。3.在实现过程中，需要先进行IP摄像头的连接和图像的获取。
知来者逆·2023-06-10 00:25

Yolov8训练调试简单教程

文章目录参考前言YOLO:ABriefHistory官方使用指南引导YOLOV8训练调试使用训练验证预测参考YOLOv8自用训练教程——训练、测试、推理代码下载地址前言YOLOV5跟YOLOV8的项目都是
Deen..·2023-06-10 00:39

YOLOv8从断点处继续训练

于是找了一下教程，发现找到的都是yolov5的...下面是我的改动：把第32行的resume改成True找到上次训练保存的路径位置（我
qfohvjo·2023-06-10 00:37

深度相机进行目标检测

CSDN目标检测采用YOLOv5，已经搭建好。相机采用realsensed435i。官网有文档，示例代码，工具等。看官网是最好的选择。
Mr-hysteria·2023-06-09 23:24

【UR机械臂ros通讯前的示教器网络配置】

1.前言欢迎大家阅读2345VOR的博客【D435i深度相机YOLOV5结合实现目标检测】2345VOR鹏鹏主页：已获得CSDN《嵌入式领域优质创作者》称号，座右铭：脚踏实地，仰望星空本文章属于《Ubuntu
2345VOR·2023-06-09 23:53

【Ubuntu18.04使用yolov5教程】

欢迎大家阅读2345VOR的博客【Ubuntu18.04使用yolov5教程】2345VOR鹏鹏主页：已获得CSDN《嵌入式领域优质创作者》称号，座右铭：脚踏实地，仰望星空本文章属于《Ubuntu学习》
2345VOR·2023-06-09 23:23

【Ubuntu18配置Anaconda深度学习环境】

参考：Ubuntu18配置与ROS兼容的深度学习环境（Anaconda3+PyTorch1.10+python3.8+cuda10.2）欢迎大家阅读2345VOR的博客【Ubuntu18.04使用yolov5
2345VOR·2023-06-09 23:19

【D435i深度相机YOLO V5结合实现目标检测】

【D435i深度相机YOLOV5结合实现目标检测】1.前言2分析2.1关于yolo部分2.2关于获取三维坐标的部分2.3关于文件结构部分3.代码1.前言参考：Ubutntu下使用realsensed435i
2345VOR·2023-06-09 23:49

【D435i深度相机YOLO V5结合实现目标检测】

【D435i深度相机YOLOV5结合实现目标检测】1.前言2分析2.1关于yolo部分2.2关于获取三维坐标的部分2.3关于文件结构部分3.代码1.前言参考：Ubutntu下使用realsensed435i
2345VOR·2023-06-09 23:47

YOLOv8改进最新主干系列BiFormer：顶会CVPR2023即插即用，小目标检测涨点必备，首发原创改进，基于动态查询感知的稀疏注意力机制、构建高效金字塔网络架构，打造高精度检测器

本篇内容：YOLOv5/v7/v8改进最新主干系列BiFormer：顶会CVPR2023即插即用，小目标检测涨点必备，首发原创改进，基于动态查询感知的稀疏注意力机制、构建高效金字塔网络架构，最新TransFormer
芒果汁没有芒果·2023-06-09 22:16

训练yolov5模型时遇到：TypeError: ‘NoneType‘ object is not callable

刚刚在用矩池云的GPU训练yolov5模型（GoogleColab的免费GPU确实不错但还是有些慢），同样的操作在GoogleColab上就能跑，在矩池云这里用命令：pythontrain.py--img640
SinHao22·2023-06-09 21:26

【矩池云】YOLOv3~YOLOv5训练红外小目标数据集

一、数据集准备数据集下载地址：https://github.com/YimianDai/sirst1.需要将数据集转换为YOLO所需要的txt格式参考链接：https://github.com/pprp/voc2007_for_yolo_torch1.1检测图片及其xml文件importos,shutildefcheckPngXml(dir1,dir2,dir3,is_move=True):"""
开始学AI·2023-06-09 21:49

yolov5剪枝与知识蒸馏【附代码】

剪枝和知识蒸馏均属于模型轻量化设计，剪枝是将已有网络通过剪枝的手段得到轻量化网络，可分为非结构化剪枝和结构化剪，该技术可以免去人为设计轻量网络，而是通过计算各个权重或者通道的贡献度大小，剪去贡献度小的权重或通道，再经过微调训练恢复精度，得到最终的模型，这种方法自然也是可以的，但在某些任务中，如果剪枝较多效果会很差，即便微调训练也恢复不了多少精度。本文所用到的剪枝是通道剪枝(结构化剪枝)，可以参考我
爱吃肉的鹏·2023-06-09 21:41

python基于DeeplabV3Plus开发构建裂缝分割识别系统，并实现裂缝宽度计算测量

实践隧道裂缝裂痕检测》《基于YOLOV7的桥梁基建裂缝检测》《水泥路面、桥梁基建、隧道裂痕裂缝检测数据集》《基于DeepLabV3实践路面、桥梁、基建裂缝裂痕分割》《python基于融合SPD-Conv改进yolov5
Together_CZ·2023-06-09 19:24

助力路面智能巡检养护，基于YOLOv5开发轻量级路面缺陷智能检测系统

城市化建设浪潮中，修路是一个永恒的话话题，基本上我所在的城市、学校、小区，一年到头来的施工就从未停歇过，路面也是在不断地进行翻新，这个都是城市建设规划的内容，是否可以有更加智能化的手段，智能巡航检测，对破损路面及时预警上报采取修复呢？这也是现在很多厂商在探索实践的事情，本文主要也是基于实际的场景出发，尝试构建路面缺陷等问题的智能检测模型，首先看下效果图：接下来看下数据集：标注文件如下所示：实例标注
Together_CZ·2023-06-09 19:53

基于yolov5s+bifpn实践隧道裂缝裂痕检测

yolov5系列自诞生已经持续迭代了很多个版本了，目前官方开发者迭代的最新版本是v6.2，已经覆盖了分类、检测盒分割三大主流CV任务了，基于yolov5融合各种tricks是很多开发者或者是学生喜欢做的事情
Together_CZ·2023-06-09 19:23

基于yolov5开发构建道路路面病害检测识别系统——以捷克、印度、日本三国城市道路实况场景数据为例，开发对比分析模型并分析对应性能

城市道路病害检测是最近比较热门的一个任务领域，核心就是迁移深度学习目前已有的研究成果来实现实时城市道路路面病害的检测识别分析，在我之前的很多博文中都有做过类似桥梁、大坝、基建、隧道等水泥设施裂缝裂痕等目标检测相关的项目，除此之外还有开发过相关城市路面病害检测的实践项目，链接如下，感兴趣的话可以自行移步阅读即可。《水泥路面、桥梁基建、隧道裂痕裂缝检测数据集》《助力交通出行，基于目标检测模型实现路面裂
Together_CZ·2023-06-09 19:50

YOLOv5 设置学习率等超参

YOLOv5设置学习率等超参需要在超参配置文件中设置parser.add_argument('--hyp',type=str,default=ROOT/'data/hyps/hyp.scratch-low.yaml
NOAHCHAN1987·2023-06-09 17:31

【CV】Yolov8：ultralytics目标检测、关键点检测、语义分割

和YOLOv5一样，基于缩放系数也提供了N/S/M/L/X尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求骨干网络和Neck部分可能参考了YOLOv7ELAN设计思想，将YOLOv5的C3结构换成了梯度流更丰富的
山顶夕景·2023-06-09 17:40

基于深度学习的高精度山羊检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集，使用Pysdie6库来搭建页面展示系统，同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。
BestSongC·2023-06-09 16:32

pycocotools:ERROR: Could not build wheels for pycocotools, which is required to install pyproject...

在pip安装YOLOv5包的时候出现错误"ERROR:Couldnotbuildwheelsforpycocotools,whichisrequiredtoinstallpyproject.toml-basedprojects
相顾之尸·2023-06-09 14:55

yolov5行人检测算法

PaddleDetection/pphuman_mot.mdatrelease/2.6·PaddlePaddle/PaddleDetection·GitHubObjectDetectiontoolkitbasedonPaddlePaddle.Itsupportsobjectdetection,instancesegmentation,multipleobjecttrackingandreal-ti
Kun Li·2023-06-09 12:04

基于yolov5的车辆行人道路检测

一、数据集介绍  本实验使用自动驾驶的公开数据集BDD100K。  数据格式：BDD100K数据集包含10万段高清视频，每个视频约40秒\720p\30fps，总时间超过1,100小时。视频序列还包括GPS位置、IMU数据和时间戳；视频带有由手机记录的GPS/IMU信息，以显示粗略的驾驶轨迹，这些视频分别是从美国不同的地方收集的，并涵盖了不同的天气状况，包含晴天、阴天和雨天以及在白天和夜天的不同时
大不怪将军·2023-06-09 12:57

基于深度学习的高精度红外行人车辆检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集，使用Pysdie6库来搭建页面展示系统，同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括红外行人车辆训练模型的导
BestSongC·2023-06-09 12:43

基于深度学习的高精度牙齿健康检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集，使用Pysdie6库来搭建页面展示系统，同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。
BestSongC·2023-06-09 11:41

YOLOV5/YOLOV8改进：CVPR 2023 | 基于级联分组注意力模块的全新实时网络架构模型 EfficientViT，有效涨点

视觉变压器因其较高的模型性能而取得了巨大的成功。然而，它们显著的性能伴随着沉重的计算成本，这使得它们不适合实时应用。在本文中，我们提出了一种被称为高效振动的高速视觉变压器。我们发现，现有的变压器模型的速度通常受到内存低效操作的限制，特别是在MHSA中的张量重塑和元素级函数。因此，我们设计了一个新的具有夹层布局的构建块，即在有效的FFN层之间使用单一内存绑定的MHSA，在提高内存效率的同时提高了信道
dg68668·2023-06-09 08:18

YOLOV5改进：即插即用! | 国防科大联合慕尼黑工业大学提出新型解耦头 TSCODE: 助力目标检测器轻松涨点！

分类和定位是目标检测中两个高度相关但互相“矛盾”的任务。对于每个对象，分类属于粗粒度的戏细分任务，需要更丰富的语义上下文，而定位则相当细粒度，需要能提供更多丰富细节的边界信息。这一点不难理解，分类通常需要站在全局的角度去审时度势，这也是为什么大多数分类任务会采用全局上下文池化(GlobalAveragePooling,GAP)的原因。如上所述，诸如YOLOX等常规的解耦头设置中，分类和回归分支都是
dg68668·2023-06-09 05:25

YOLOv5输出detect检测到的目标坐标信息

目前在学习机械臂抓取，需要yolo预测图的坐标信息，参考诸位大佬的代码实现了在预测图中显示中心点坐标和打印坐标信息一、添加打印坐标信息代码首先在detect.py中的找到box_label函数，进入该函数添加该部分代码代码我放在后面了运行detect.py结果如下所示二、预测图上显示中心点坐标为了能让预测图也显示中心坐标，添加下列代码全部代码#---------------------------
Summer Reappears、、、·2023-06-09 05:24

Halcon九点标定及python运行代码

上一篇文章中，使用了yolov5输出了检测图片的坐标信息，接下来就需要对相机与机械手的标定，我所使用的标定方法是在前人基础上学习并使用的，如侵权删一、手眼标定和九点标定区别我刚开始以为标定标定，不就是手眼标定吗
Summer Reappears、、、·2023-06-09 05:24

[修改记录]为yolov5-5.0增加解耦头

逛博客的时候发现了很多关于yolov5的改进建议，看中了有些博主提出的为yolov5增加解耦头的改进方法，便想着用到自己下载的yolov5版本中看看最后的情况。
潘潘什么时候才能有gpu·2023-06-09 05:53

yoloV5更换BiFPN结合小目标检测层

本文章纯属记录学习使用，我也不太明白是否为小目标检测层，不对的地方还希望一块交流yolov5初始模型在特征融合时只对P3、P4、P5、三个特征层进行了融合，添加小目标检测层的目的是把P2（也就是yaml
Summer Reappears、、、·2023-06-09 05:53

YOLOv5改进添加解耦头、ASFF

网上有很多添加解耦头的博客，在此记录下我使用解耦头对YOLOv5改进，若侵权删解耦头的介绍过段时间再写，先直接上添加方法（这篇文章写的很好，解释了解耦头的作用）ASFF我没有使用过，但是按照下边的方法添加后也能够运行我是在
Summer Reappears、、、·2023-06-09 05:21

yolov5改进---添加YOLOV8中的C2F模块

1、克隆一个全新的yolov5代码官方代码github地址：https://github.com/ultralytics/yolov5使用pycharm打开该代码。
zmysunshine·2023-06-09 03:33

Yolov5涨点神器：RIFormerBlock助力检测｜CVPR2023｜RIFormer：无需TokenMixer也能达成SOTA性能的极简ViT架构

1.RIFormer介绍论文：https://arxiv.org/pdf/2304.05659.pdf本文基于重参数机制提出了RepIdentityFormer方案以研究无TokenMixer的架构体系。紧接着，作者改进了学习架构以打破无TokenMixer架构的局限性并总结了优化策略。搭配上所提优化策略后，本文构建了一种极致简单且具有优异性能的视觉骨干，此外它还具有高推理效率优势。为什么这么做？
AI小怪兽·2023-06-09 02:58

红外场景下基于YOLO集成模型开发构建海洋目标检测识别分析系统

海洋目标相关的检测在我之前的文章里面也有过一些实践，大多是针对海洋垃圾、海洋生物等的检测，对于红外场景下的海洋目标检测倒是没有涉及过，上周末正好有时间就想着尝试一下开发一套红外场景下的海洋目标检测系统，另外之前一直看到yolov5
Together_CZ·2023-06-09 01:20

Traceback (most recent call last):

什么是Traceback(mostrecentcalllast):在yolov5这个项目进行测试的时候报错第一次接触根本不懂，啥也不懂res=0.45,max_det=1000,device=,view_img
9677·2023-06-09 00:37

YOLOv8 深度解析！一文看懂，快速上手实操（附实践代码）

扫码在主页获取加入方式开源地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics计算机视觉研究院专栏作者：Edison_GYOLOv8是ultralytics公司在2023年1月10号开源的YOLOv5
计算机视觉研究院·2023-06-09 00:59

Yolov5s算法从训练到部署

文章目录PyTorchGPU环境搭建查看显卡CUDA版本Anaconda安装PyTorch环境安装PyCharm中验证训练算法模型克隆Yolov5代码工程制作数据集划分训练集、验证集修改工程相关文件配置预训练权重文件配置数据文件配置模型文件配置超参数配置测试训练出来的算法模型量化转换算法模型
small_planet·2023-06-08 22:51

YOLOv5/v7 添加注意力机制，30多种模块分析①，SE模块，SK模块

目录一、注意力机制介绍1、什么是注意力机制？2、注意力机制的分类3、注意力机制的核心二、SE模块1、SE模块的原理2、代码实例3、实验结果4、应用示例（1）在`models/yolo.py`文件中定义`SEModule`类，用于实现SE模块。（2）在`models/common.py`文件中定义`C3`和`CBL`类时，引入`SEModule`类，并在需要的位置添加SE模块即可。三、SK模块1、S
哪 吒·2023-06-08 22:40

YOLOv5结合BiFPN：BiFPN网络结构调整，BiFPN训练模型训练技巧

目录一、BiFPN网络结构调整1、堆叠BiFPN2、调整网络深度3、调整BiFPN的参数二、训练技巧和注意事项1、数据增强2、学习率调度3、优化器选择4、权重初始化5、模型选择6、Batchsize的选择7、模型保存和加载8、注意过拟合和欠拟合问题三、实验结果和分析1、数据集和评估指标2、实验结果和分析大家好，我是哪吒。一、BiFPN网络结构调整在使用BiFPN时，可以通过调整网络结构来提高模型性
哪 吒·2023-06-08 22:10

YOLOv5改进：引入DenseNet思想打造密集连接模块，彻底提升目标检测性能

目录一、密集连接模块的介绍1、密集连接的概念2、密集连接与残差连接的对比3、DenseNet的结构二、YOLOv5中引入密集连接模块的原因1、密集连接模块对于目标检测的优势2、密集连接模块对目标检测性能的影响三
哪 吒·2023-06-08 22:10

YOLOv5结合BiFPN，如何替换YOLOv5的Neck实现更强的检测能力？

1、什么是BiFPN2、BiFPN的优势二、为什么要用BiFPN替换YOLOv5的Neck？
哪 吒·2023-06-08 22:39

YOLOv5/v7 添加注意力机制，30多种模块分析②，BAM模块，CBAM模块

目录一、注意力机制介绍1、什么是注意力机制？2、注意力机制的分类3、注意力机制的核心二、BAM模块1、BAM模块的原理2、实验结果3、应用示例三、CBAM模块1、CBAM模块的原理2、实验结果3、应用示例大家好，我是哪吒。本文收录于，目标检测YOLO改进指南。本专栏均为全网独家首发，内附代码，可直接使用，改进的方法均是2023年最近的模型、方法和注意力机制。每一篇都做了实验，并附有实验结果分析，模
哪 吒·2023-06-08 22:35

Yolov5轻量化：CVPR2023｜RIFormer：无需TokenMixer也能达成SOTA性能的极简ViT架构

1.RIFormer介绍论文：https://arxiv.org/pdf/2304.05659.pdf本文基于重参数机制提出了RepIdentityFormer方案以研究无TokenMixer的架构体系。紧接着，作者改进了学习架构以打破无TokenMixer架构的局限性并总结了优化策略。搭配上所提优化策略后，本文构建了一种极致简单且具有优异性能的视觉骨干，此外它还具有高推理效率优势。为什么这么做？
AI小怪兽·2023-06-08 20:07
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