YOLOv5错误集合第7页

YOLOv5算法进阶改进（9）— 引入ASPP | 空洞空间金字塔池化

前言：Hello大家好，我是小哥谈。ASPP是空洞空间金字塔池化（AtrousSpatialPyramidPooling）的缩写。它是一种用于图像语义分割任务的特征提取方法。ASPP通过在不同尺度上进行空洞卷积操作，从而捕捉到图像中不同尺度的上下文信息。ASPP的主要思想是在输入特征图上应用多个不同采样率的空洞卷积，然后将这些特征图进行池化和融合，最后输出一个具有丰富上下文信息的特征图。前期回顾：

小哥谈·2023-12-31 15:19

助力城市部件[标石/电杆/光交箱/人井]精细化管理，基于YOLOv5全系列模型【n/s/m/l/x】开发构建生活场景下城市部件检测识别系统

井盖、店杆、光交箱、通信箱、标石等为城市中常见部件，在方便居民生活的同时，因为后期维护的不及时往往会出现一些“井盖吃人”、“线杆、电杆、线缆伤人”事件。造成这类问题的原因是客观的多方面的，这也是城市化进程不断发展进步的过程中难以完全避免的问题，相信随着城市化的发展完善相应的问题会得到妥善解决。本文的核心目的并不是要来深度分析此类问题形成的深度原因等，而是考虑如何从技术的角度来助力此类问题的解决，这

Together_CZ·2023-12-31 08:08

常见错误集合

android编译错误AAPT:error:resourceandroid:attr/lStarnotfound解决删除implementation"androidx.core:core-ktx:+"添加configurations.all{resolutionStrategy{force'androidx.core:core-ktx:1.6.0'}}

ATTTA·2023-12-31 07:33

yolov5简单手势识别

实验目的实验要求只需要识别五个简单的手势即可，分别对应的一下五个动作动作对应标签名点赞goodOKok单手比心love数字5five数字8eight使用yolov5实现目标检测功能，有一下几个主要步骤环境配置

PrototypeONE·2023-12-31 07:21

YOLOv5改进 | 2023Neck篇 | CCFM轻量级跨尺度特征融合模块（RT-DETR结构改进v5）

我将其复现在YOLOv5上，发现其不仅能够降低GFLOP，同时精度上也有很大幅度的提升mAP大概能够提高0.05左右，相对于BiFPN也有一定幅度的上涨。适用

Snu77·2023-12-31 04:07

Yolov3-Yolov4-Yolov5 结构图

深入浅出Yolo系列之Yolov5核心基础知识完整讲解-知乎(zhihu.com)

唐宋宋宋·2023-12-30 21:05

yolov5的安装与使用（图文结合版）

第一步：从github下载压缩包https://github.com/ultralytics/yolov5如果英语看着费劲，可以参考这个博主的汉化版：https://github.com/wudashuo

AI小白龙*·2023-12-30 21:25

yolo添加注意力机制报错，在给yolo算法添加注意力机制时，例如CBAM注意力机制会报错RuntimeError: adaptive_max_pool2d_backward_cuda does

报错信息在我们给yolov5算法添加注意力机制模块时，模型这些都能成功加载。但是在扫描完图片过后就会报如下的错误。

小白的gis空间·2023-12-30 12:01

使用yolov5的2.0分支训练自己的模型并在x3派运行

不过最近需要将yolov5的模型部署到旭日X3派的开发板上，参考教程和社区帖子一阵折腾，成功转换模型并运行了，就是检测的结果很不

贝斯塔·2023-12-30 08:47

基于深度学习的高精度水果检测识别系统（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水果训练模

BestSongC·2023-12-29 21:16

yolov5旋转目标检测-遥感图像检测-无人机旋转目标检测-附代码和原理

综述为了解决旋转目标检测问题，研究者们提出了多种方法和算法。以下是一些常见的旋转目标检测方法：基于滑动窗口的方法：在图像上以不同的尺度和角度滑动窗口，通过分类器判断窗口中是否存在目标。这种方法简单直观，但计算量大且效果依赖于窗口的尺度和角度设置。基于特征提取的方法：利用图像特征提取技术，如SIFT、HOG、CNN等，获取目标的特征表示，再通过分类器进行目标检测。这种方法能够较好地处理目标的旋转变化

阿利同学·2023-12-29 12:10

YOLOv5改进 | 2023主干篇 | 华为最新VanillaNet主干替换Backbone实现大幅度长点

我将其替换整个YOLOv5的Backbone，在一些大目标和小目标检测上均有涨点，效果比上一篇RepViT的效

Snu77·2023-12-29 12:39

【 YOLOv5】目标检测 YOLOv5 开源代码项目调试与讲解实战（3）-训练yolov5模型（本地）

训练yolov5模型（本地）训练文件train.py训练如下图一些参数的设置weights:对于weight参数，可以往Default参数中填入的参数有cfg：（缩写）cfg参数可以选择的网络模型data

醉酒柴柴·2023-12-29 10:25

【 YOLOv5】目标检测 YOLOv5 开源代码项目调试与讲解实战（4）-自制数据集及训练（使用makesense标注数据集）

如何制作和训练自己的数据集看yolov5官网创建数据集1.搜索需要的图片2.创建标签标注数据集地址：放入图片后选择目标检测创建文档，每个标签写在单独的一行上传结果此处可以编辑类别把车框选选择类别即可导出数据

醉酒柴柴·2023-12-29 10:25

YOLO手部目标检测

手部目标检测原文地址如下：手部关键点检测2：YOLOv5实现手部检测(含训练代码和数据集)_yolov5关键点检测-CSDN博客手部检测数据集地址如下：手部关键点检测1：手部关键点(手部姿势估计)数据集

Terry Cao 漕河泾·2023-12-29 10:54

YOLOv8可视化：引入多种可视化CAM方法，为科研保驾护航

2024年计算机视觉顶会创新点适用于Yolov5、Yol

AI小怪兽·2023-12-29 08:00

YOLOv5改进 | 2023主干篇 | RepViT从视觉变换器（ViT）的视角重新审视CNN

我将其替换整个YOLOv5的Backbone，实现了大幅度涨点。

Snu77·2023-12-29 06:11

YOLOv5运行错误：ImportError: Failed to initialize: Bad git executable.

问题描述：我们在跑YOLOv5官方数据集时，出现这个错误，ImportError:Failedtoinitialize:Badgitexecutable.具体错误如下ImportError:Failedtoinitialize

神笔馬良·2023-12-28 19:11

【Digest】YOLO系列：YOLOv1,YOLOv2,YOLOv3,YOLOv4,YOLOv5简介

目标检测之YOLO算法：YOLOv1,YOLOv2,YOLOv3,TinyYOLO,YOLOv4,YOLOv5,YOLObile

gikod·2023-12-28 18:04

改进YOLO系列 | YOLOv5/v7 引入高效的混合特征编码器 AIFI

论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.08069代码地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection中文翻译：https://blog.csdn.net/weixin_43694096/article/details/131353118注意！这个模块需要torch>=1.9才能使用源代码importtorchimport

迪菲赫尔曼·2023-12-28 17:52

【 YOLOv5】目标检测 YOLOv5 开源代码项目调试与讲解实战（1）-项目介绍及环境配置

YOLOv5项目介绍及环境配置项目地址作者对代码进行更新1.善用分支，可以看到不同版本2.比如1版本的，看一下它的训练文件3.这里我们统一选择5.0版本下载文件releases1.点开之后主要看assets

醉酒柴柴·2023-12-28 14:42

YOLOv5改进 | 2023主干篇 | 替换LSKNet遥感目标检测主干 (附代码+修改教程+结构讲解)

一、本文介绍本文给大家带来的改进内容是LSKNet（LargeKernelSelection,LKSelection），其是一种专为遥感目标检测设计的网络架构，其核心思想是动态调整其大的空间感受野，以更好地捕捉遥感场景中不同对象的范围上下文。实验部分我在一个包含三十多个类别的数据集上进行实验，其中包含大目标检测和小目标检测，mAP的平均涨点幅度在0.04-0.1之间(也有极个别的情况没有涨点)，同

Snu77·2023-12-28 14:09

目标检测YOLO实战应用案例100讲-结合YOLOv5神经网络轻量化改进的视觉SLAM（续）

目录3.3YOLO模型轻量化改进3.3.1目标检测算法改进方向3.3.2改进算法性能对比与算法选择

林聪木·2023-12-28 10:53

目标检测YOLO实战应用案例100讲-结合YOLOv5神经网络轻量化改进的视觉SLAM

目录前言基于视觉SLAM的语义地图构建框架2.1基于RGBD数据的视觉SLAM框架2.1.1传感器数据读取

林聪木·2023-12-28 10:52

解决：UnicodeDecodeError: ‘gbk’ codec can’t decode byte 0xae in position 424: illegal multibyte sequenc

问题描述：最近，在使用yolov5来跑目标检测模型时，再train()训练自己的模型时，出现一个错误：“UnicodeDecodeError:‘gbk’codeccan’tdecodebyte0xaeinposition424

学习那点事·2023-12-28 09:39

【yolov5问题解决】Dataset autodownload failure

自己下载该数据集https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/coco128.zip然后解压放到平行目录下

醉酒柴柴·2023-12-28 00:49

【 YOLOv5】目标检测 YOLOv5 开源代码项目调试与讲解实战（2）-如何利用yolov5进行预测

如何利用yolov5进行预测yolov5项目的简单描述模型对比图需要的包作者的教程环境inference不用命令行，使用pycharm运行main函数部分运行程序来看一下**detect.py**跑代码时遇到的一些问题

醉酒柴柴·2023-12-28 00:48

【yolov5问题解决】NotImplementedError: Could not run ‘torchvision::nms‘ with arguments from the ‘CUDA‘

cuda的版本和torch的版本不对应，把torch的版本和cuda的版本都降下来pipinstalltorch==1.9.0+cu111torchvision==0.10.0+cu111torchaudio===0.9.0-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html-ihttps://pypi.douban.com/simple

醉酒柴柴·2023-12-28 00:48

yolov5知识蒸馏

参考代码：https://github.com/Adlik/yolov5https://cloud.tencent.com/developer/article/2160509yolov5间的模型蒸馏，相同结构的。配置参数parser.add_argument('--t_weights',type=str,default='./weights/yolov5s.pt',help='initialtea

cv-daily·2023-12-27 19:24

Qt 不能运行错误集合常见错误集合

一、缺少qtplatform依赖库；qt.qpa.plugin:CouldnotfindtheQtplatformplugin"windows"in""ThisapplicationfailedtostartbecausenoQtplatformplugincouldbeinitialized.Reinstallingtheapplicationmayfixthisproblem.少平台dll库，

恋恋西风·2023-12-27 15:33

大创项目推荐深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测 - python opencv

文章目录1前言2实现效果3CNN卷积神经网络4Yolov56数据集处理及模型训练5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

laafeer·2023-12-27 14:53

解决：wandb.errors.UsageError: api_key not configured (no-tty). call wandb.login(key=[your_api_

问题描述在使用yolov5跑目标检测模型时，训练时出现：wandb.errors.UsageError:api_keynotconfigured(no-tty).callwandb.login(key=

学习那点事·2023-12-27 13:55

labelImg数据标注及yolov5的训练和测试

labelImg数据标注及yolov5的训练和测试一、labelImg数据标注的使用数据标注主要针对于哪个地方是什么，一般像隐私类的是不能标注的，如鲁迅的故居可以标，但是张三的住所就不能进行标注。

play_big_knife·2023-12-26 18:21

ESP32S3使用esp-iot-solution SDK开发USBHID鼠标键盘教程

文章目录一、前言二、环境搭建三、sdkmenu参数配置1、设置开发环境2、开始编译3、程序烧录四、错误集合解决办法1、这个错误的原因就是sdk版本低不支持S32、这个错误的原因就是ESP-IDF和add_usb_solutions

songisgood·2023-12-26 14:24

基于深度学习的动物检测识别系统（含UI界面、yolov5、Python代码、数据集）

项目介绍项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型： yolov5 yolov5主要包含以下几种创新： 1.添加注意力机制（SE、CBAM等） 2.修改可变形卷积（DySnake

Python图像识别·2023-12-26 05:12

基于深度学习的安全帽检测识别系统（含UI界面、yolov5、Python代码、数据集）

项目介绍项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型： yolov5 yolov5主要包含以下几种创新： 1.添加注意力机制（SE、CBAM、CA等） 2.修改可变形卷积（DySnake

Python图像识别·2023-12-26 05:12

基于深度学习的钢铁缺陷检测系统（含UI界面，Python代码，数据集、yolov5）

项目介绍项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型： yolov5 yolov5主要包含以下几种创新： 1.添加注意力机制（SE、CBAM等） 2.修改可变形卷积（DySnake

Python图像识别·2023-12-26 05:41

毕业设计-基于深度学习的车辆实时检测与跟踪系统 YOLO 卷积神经网络人工智能 CNN

目录前言课题背景和意义实现技术思路一、YOLOv5算法1.1YOLOv5算法特点1.2YOLOv5s的损失函数1.3注意力机制二、数据集建立和模型训练2.1模型训练2.2目标跟踪三、实验效果最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光

Krin_IT·2023-12-26 02:06

YOLO算法改进7【中阶改进篇】：主干网络C3替换为轻量化网络MobileNetV3

解决问题：YOLOv5主干特征提取网络采用C3结构，带来较大的参数量，检测速度较慢，应用受限，在某些真实的应用场景如移动或者嵌入式设备，如此大而复杂的模型时难以被应用的。

梦在黎明破晓时啊·2023-12-25 11:42

yolov5实现半自动化标注/预标注 & txt to xml

yolov5实现半自动化标注引用图片放在data/images/执行pythondetect.py--save-txtyolov5目录下新建txt2xml.py修改类indict修改路径inmakexml

国服最强貂蝉·2023-12-25 06:27

yoloV5半自动化标注

目录前言：修改：反推XML信息：结语：前言：之前自己傻不愣登写了一个半自动的标注，后来发现V5自带一个，现在来看看具体操作。修改：在detect.py中有两个参数--save-txt和--nosave--save-txtdefault=True表述预测时保存label的txt文件，会在runs/exp下生成一个labels--nosavedefault=Fause表述对预测的图片进行保存True则

我变成了柴犬·2023-12-25 06:55

rk3588多模型检测部署quickrun

比如充电桩检测，垃圾分类，悬崖检测，模型共用一个摄像头，采用yolov5的模型。

杨善锦·2023-12-25 06:23

YOLOv7涨点技巧：一种新颖的多尺度滑窗注意力，助力小目标和遥感影像场景

2024年计算机视觉顶会创新点适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤

AI小怪兽·2023-12-24 21:29

YOLOv5涨点技巧：一种新颖的多尺度特征融合方法iAFF

本文全网独家改进：1)引入了一种新颖的多尺度特征融合iAFF；2）为了轻量级部署，和GhostConv有效结合在边缘端具有竞争力的准确性在YOLOv5中如何使用1）iAFF加入Neck替代Concat；

AI小怪兽·2023-12-24 19:58

【2023-Pytorch-检测教程】手把手教你使用YOLOV5做麦穗计数

小麦是世界上种植地域最广、面积最大及产量最多的粮食作物,2021年世界小麦使用量达到7.54亿吨。小麦产量的及时预估对作物生产、粮食价格及粮食安全产生重大影响,单位面积穗数是小麦产量预估研究中的难点及重中之重。当前,人工估产方法依据专家目测估计产量,准确率得不到保证。取样估产方法通过采集部分区域,进行人工计数、称重,费时费力。随着计算机视觉技术的发展,大量研究致力于统计单幅图像中麦穗数进而实现估产

肆十二·2023-12-24 07:44

【2023-Pytorch-检测教程】手把手教你使用YOLOV5做电线绝缘子缺陷检测

随着社会和经济的持续发展，电力系统的投资与建设也日益加速。在电力系统中，输电线路作为电能传输的载体，是最为关键的环节之一。而绝缘子作为输电环节中的重要设备，在支撑固定导线，保障绝缘距离的方面有着重要作用。大多数高压输电线路主要架设在非城市内地区，绝缘子在输电线路中由于数量众多、跨区分布，且长期暴露在空气中，受恶劣自然环境的影响，十分容易发生故障。随着大量输电工程的快速建设，传统依靠人工巡检的模式，