前言避坑autolabelimg,这个自动标注软件，因为他只支持yolov5s的训练模型，而且只支持检测coco数据集中的80个类别。

任务结构图：YOLOv5s网络结构图:原始模型代码：#YOLOv5v6.0backbonebackbone:#[from,number,module,args][[-1,1,Conv,[64,6,2,2

YOLOv5配置了5种不同大小的网络模型，分别是YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x，其中YOLOv5n是网络深度和宽度最小但检测速度最快的模型，其他4种模型都是在

>ONNX>CoreML>TFLiteTensorRT下载链接:tensorrtx/yolov5atmaster·wang-xinyu/tensorrtx·GitHub查看自己使用的yolov5版本以yolov5s

1、准备GTX1050CUDA11.4cudnn8.9.1.23TensorRT-8.6.1.62、代码#include"NvInfer.h"#include"NvOnnxParser.h"#include#include#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacenvinfer1;usingnamespacenvo

1、训练训练命令：python-mtorch.distributed.run--master_port2950--nproc_per_node3train.py--batch12--data./data/base.yaml--epochs200--weights./weight/yolov5s.pt--multi-scale--workers24--device1,2,3--img960>>tra

本文章是关于树莓派部署YOLOv5s模型，实际测试效果的FPS仅有0.15，不够满足实际检测需要，各位大佬可以参考参考。

YOLOv5s训练结果result.txt绘制loss/mAP等曲线对比图引用代码'''我的训练完是csv格式，另存为txt格式即可画loss图的代码，前提是results.txt文档中只能是数字，先删除掉

rknn模型转换问题记录识别框问题2022.8.3修改：识别框问题yolov5s训练效果良好（自定义数据集，口罩识别）https://github.com/airockchip/yolov5.githttps

文章目录前言1、YOLOv5s-6.0组成2、YOLOv5s网络介绍2.1、参数解析2.2、YOLOv5s.yaml2.3、YOLOv5s网络结构图3、附件3.1、yolov5s.yaml解析表3.2、

目录指标yolov5s为基础训练，epoch=50yolov5m为基础训练，epoch=100yolov5l为基础训

模型为YOLOv5s（v7.0）目录基本流程：一、导入库二、完整代码三、结果分析总结基本流程：加载模型---动态resize图片大小---归一化---HWC转CHW---扩展维度---numpy转tensor

YOLOv5算法具有4个版本，具体包括：YOLOv5s、YOLOv5m、YOLO

项目名称：yolov5识别图像、ffmpeg发送到rtmp服务器功能：1、opencv读取usb摄像头，使用RK3588自带的NPU推理yolov5s算法，识别图像2、使用ffmpeg，将处理的图像进行压缩成

yolov5系列】yolov5的原理与核心代码解析【yolov5系列】yolov5-onnxruntime在Ubuntu和RK芯片上运行【yolov5系列】将模型部署到瑞芯微RK3566上面 本篇博客记录将yolov5s

（其中yolov5s采用CSPDarknet53

对于yolov5s、yolov5m、yolov5l我都做了对比试验。

此外，由于图片分辨率比较大，且数据集中小目标占比高，我们计划使用更大的图片尺寸输入，这就要求网络具有更大的感受野，所以我们使用yolov5s6而不是yolov5s作为我们的baseline。

先看下模型pt说明YOLOv5s：这是YOLOv5系列中最小的模型。“s”代表“small”（小）。该模型在计算资源有限的设备上表现最佳，如移动设备或边缘设备。

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制✅本周任务：将yolov5s网络模型中第4层的C3*2修改为C3*1，第6层的C3*3修改为C3*2。

同时，我也查了一些关于yolov5网络结构介绍的资料，发现大多是v5.0，少数v6.0的，我是从v7.0开始用，所以对比v7.0的代码有出入，于是打算梳理一下yolov5s的v7.0版本的网络结构。

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制●难度：夯实基础⭐⭐●语言：Python3、Pytorch3●时间：5月8日-5月12日要求：本周任务：将yolov5s网络模型中第

在很多的项目实战中验证分析注意力机制的加入对于模型最终性能的提升发挥着积极正向的作用，在我之前的一些文章里面也做过了一些尝试，这里主要是想基于轻量级的s系列模型来开发构建路面坑洼检测系统，在模型中加入SE注意力模块，以期在轻量化的基础上进一步提升模型的检测性能。首先来看下效果图：这里数据集的目标对象只有一个就是：pothole（路面坑洼）使用的模型yaml文件如下：#Parametersnc:1#

海洋海面远红外场景下的目标检测在我之前的文章中已经有过相关的实践了，感兴趣的话可以自行移步阅读即可。《红外海洋目标检测实践，基于目标检测模型识别红外海洋目标》《基于YOLO开发构建红外场景下无人机航拍车辆实例分割检测识别分析系统》《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》《基于YOLOv7开发构建红外高空小目标检测识别分析系统》《基于轻量级YOLOv5n/s/m三款模型开发

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pt转onnxonnx转rknn部署到RK系列板子本文主要介绍的是使用PyTorch开源神经网络框架GPU版

关于棋类相关的项目在我之前的博文里面都有做过，如下：《yolov5s融合SPD-Conv用于提升小目标和低分辨率图像检测性能实践五子棋检测识别》《YOLOV5融合SE注意力机制和SwinTransformer

这里就不再赘述了，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：《YOLOV5融合SE注意力机制和SwinTransformer模块开发实践的中国象棋检测识别分析系统》《基于轻量级YOLO开发构建中国象棋目标检测识别分析系统》《yolov5s

目录准备源文件和预训练文件下载python版本以及torch版本说明：文件目录说明测试文件detect.py使用测试单张图片测试一个文件夹里的图片准备源文件和预训练文件下载下载链接：https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v6.2源文件和预训练模型如下：python版本以及torch版本说明：python：3.9.3pytorch：因为

1.yolov5s模型下载官网Releases·ultralytics/yolov5·GitHub每个版本对应的Assets下有相应的下载链接2.onnx模型导出目前我使用的源码为2023年4月6日的master版本，应该对应v7.1或者v8.0版本主要调用export.py函数进行onnx模型导出，具体执行命令如下pythonexport.py--weights../models/*.pt--i

在现实生活场景里面，很多场景下光线光照条件都是比较差的，比如夜晚、室内等，这时候以往的目标检测模型是否还能够胜任我们所需的目标检测任务呢？这里主要的想法就是基于地光线条件下的数据集来开发构建目标检测系统，探索分析传统轻量级的检测模型在这样场景下是否还具备竞争力。首先看下效果图：简单看下数据集，数据集来源于网络源：可以看到：整体数据的光线光照条件都是很一般的。标注文件如下所示：实例标注内容如下：40

迄今为止，yolov5在yolo官网上一共存在4个模型，分别是yolov5s，yolov5m，yolov5l和yolov5x。下面将会分别列举。

YOLOv5的不同变体（如YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x和YOLOv5n）表示不同大小和复杂性的模型。

1Yolov5四种网络模型Yolov5官方代码中，给出的目标检测网络中一共有4个版本，分别是Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x四个模型。

1Yolov5四种网络模型Yolov5官方代码中，给出的目标检测网络中一共有4个版本，分别是Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x四个模型。

电动车是大家非常非常熟悉的日常交通工具了，博主也是一位资深的电动车重度使用者，基本上日常生活里面的办事都会骑着电动车去，在城市小区里面生活，电梯也是大家必然不陌生的东西，电动车一直是被禁止驶入电梯的，网上各种事件可谓是层出不穷，另外电动车充电最好是选择小区工农的充电桩而不是放在家里充电，一不留神很容易酿成事故，这里主要的想法就是开发过构建这样一套系统，后期可以考虑接入电梯视频，实时计算，对于骑着电

为了在满足轻量化特性的同时提高无人机目标检测的精度，我们对YOLOv5s模型进行了修改。针对小目标检测问题，增加了预测头，以更好地保留小目标特征信息。

改进YOLO系列：YOLOv5s、YOLOv5m结合GHostv2轻量化设计，保持精度，计算量缩小40%一、理论介绍1、GhostNetV2：长距离注意力机制增强廉价操作2、用于移动端架构的解耦全连接注意力机制

YOLOv5算法原理与网络结构1.1YOLOv5算法YOLOv5算法共有4种网络结构，分别是YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l和YOLOv5x，这四种网络结构在宽度和深度上不同，原理上基本一样

本篇文章主要是针对yolov5s在安卓(鸿蒙)手机部署过程进行记录。

1.导出yolov5ONNX模型选择一台x64的PC机，OS为Ubuntu18.04，在此台机器上完成Yolov5模型转ONNX模型。1.1下载原始yolov5代码、模型和权重文件下载yolov5源代码$gitclone-bv2.0https://github.com/ultralytics/yolov5.gitCloninginto'yolov5'...remote:Enumeratingobj

记录自己部署的过程以及遇到的坑，供大家参考。前期准备：硬件：树莓派4B小车、摄像头（本人使用的是USB款）软件：VNCViewer(远程控制)、FileZillaClient（文件传输）1.首先去github下载好yolov5的文件以及需要用到的权重。2.将下载好的yolov5文件进行解压，并把权重放入该文件夹，利用FileZillaClient软件将文件夹传输到树莓派中。3.利用VNCViewe

本文介绍如何使用u版的yolov5模型转成onnx模型，使用python代码推理onnx模型，然后再使用c++代码推理onnx模型,本文使用yolov5s版本，在m,l,x都试过可行环境配置:1u版的yolov54.0

YOLOv5s网络最小，速度最快，AP精度也最低。若检测的以大目标为主，追求速度，是个不错的选择。其他的三种网络，在YOLOv5基础上，不断加深加宽网络，AP精度也不断提升，但速度的消耗也在不断增加。

SPD-Conv源于2022年一篇专门针对于小目标和低分辨率图像研究提出来的新技术，可以用于目标检测任务，能够一定程度提升模型的检测效果，今天正好有时间就想基于SPD融合yolov5s模型来开发路面裂痕裂缝检测模型

前言在YOLOv5中网络结构采用yaml作为配置文件，之前我们也介绍过，YOLOv5配置了4种不同大小的网络模型，分别是YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x，这几个模型的结构基本一样

2.检测模型2.1数据集选择yolov5s模型，将目

本文使用YOLOv5s，它的网络结构最为小巧，同时图像推理速度最快达0.007s。

一、目标：训练输出img_size=640的16、32、64倍降采样模型，并实现rv1126npu推理；二、模型修改与训练1、u版githubultralytics/yolov5:YOLOv5inPyTorch>ONNX>CoreML>TFLite(github.com)https://github.com/ultralytics/yolov52、train.py从models/hub/中拷贝一份

首先说明本次转换模型最终采用训练模型torch版本1.8.0+cu111、Python3.7.13；转换采用的rknntoolkit版本为1.7.1、torch版本为1.6、Python3.6；本次待转换模型为自训练的yolov5s

1下载这个源码地址https://github.com/littledeep/YOLOv5-RK3399Pro，下载yolov55.0的权重，训练自己模型也要基于yolov55.0版本。2将pt模型转换成rknn模型。下面的命令：python3models/export.py--rknn_mode--ignore_output_permute3下载netron软件，查看onnx模型结构，参考官方提