v6.1

Java二次开发海康SDK-对接门禁机一文全解

写在最前SDK版本：CH-HCNetSDKV6.1.6.45_build20210302_win64参考文档：海康SDK使用手册_V6.1对接测试设备型号：DS-K1T671M设备序列号：E50247795

半自定义大剑仙·2024-03-20 07:48

编译vsomeip v3.4.10

具体依赖如下-AC++14enabledcompilerisneeded(defaultforgcc>=v6.1).-vsomeipusesCMakeasbuildsystem.

hongel110·2024-02-10 18:27

基于华为atlas的烟火检测实战

1、下载官方yolov5的v6.1版本gitclonehttps://github.com/ultralytics/yolov5.gitgitcheckoutv6.12、烟火数据集准备：tree-dImages

watersink·2023-12-21 10:40

win10+cuda10.1+pytorch1.7+tensorflow1.15配置yolov5-6.1

安装链接：https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/v6.1参考链接：https://blog.csdn.net/qq_52859223/article/details

partcompany1·2023-11-10 10:49

小目标检测3_注意力机制_Self-Attention

主要参考：(强推)李宏毅2021/2022春机器学习课程P38、39李沐老师：64注意力机制【动手学深度学习v2】手把手带你Yolov5(v6.1)添加注意力机制(一)（并附上30多种顶会Attention

zxm_·2023-11-02 21:39

集显就不配加速？ubuntu下使用openvino调用intel cpu对yolo5进行自定义模型的推理加速

intelcorei5，进行加速之前请确保yolov5已经部署完成，并且已经得到训练好的.pt模型文件yolov5部署参考：【Yolov5】1.认真总结6000字Yolov5保姆级教程（2022.06.28全新版本v6.1

厚德馆三兄弟·2023-10-26 16:51

手把手教YOLO系列算法部署之安卓部署

前言首先我的yolov5的版本是v6.1，我的部署方式是将模型先转为tflite然后部署到安卓上。大家一般是使用自己的训练模型权重文件来部署，所以我直接讲述自定义模型的部署检测。

人工智能算法研究院·2023-10-26 07:25

wordpress主题JustNews主题V6.1开心版免授权

JustNewsv6.01自适应自媒体博客WordPress主题免授权版，JustNews主题专为博客、自媒体、wordpress资讯类的网站设计开发，自适应兼容手机、平板设备，支持前端用户中心，可以前端发布/投稿文章，同时主题支持专题功能，可以添加文章专题。JustNews前端用户中心，不仅支持注册、登录、账户设置、个人中心等常用页面的添加，还可以上传头像、设置用户分组。源码测试：不要用Word

技术员阿宁·2023-10-25 06:05

Navicat Keygen Patch v6.1 中文版 Navicat全系列注册机

NavicatKeygenPatchDFoX是一款数据库开发软件NavicatPremium的全系列注册机破解补丁，由于此NavicatPremium注册机是国外大神byDFoX所进行制作。下载地址：Navicat_Keygen_Patch_v5.6下载地址：Navicat_Keygen_Patch_v6.1注意事项：1.运行注册机时最好关闭电脑的杀毒软件；2.运行注册机请断网；3.请选择对各个版

GitLab·2023-10-23 11:17

multi-generation lru系列 - workingset的适配

workingset算法也要做相应的适配，因为mglru算法使用了PID控制反馈算法，这其中就要统计refaulted次数和eviction次数，这些数据的统计就在workingset.c中实现的，接下来我们以v6.1

nginux·2023-10-15 20:11

金蝶KIS商贸高级版V6.1开发实现‘序时簿中心’增加'联系人'字段列

csdn_kisbos·2023-08-17 07:14

金蝶KIS商贸版V6.1销售类单据开发实现'联系人'模糊查询

金蝶KIS商贸高级版V6.1需求背景:在'客户信息'--'联系人信息'中添加了多个联系人，在做销售订单和销售单时输入客户信息后，联系人栏可以输入关键字进行模糊查询，并自动带出'联系人信息'中的联系人、电话

csdn_kisbos·2023-08-17 07:43

深信服数据中心管理系统 XXE漏洞复现

0x03影响范围v6.1及以下版本0x04复现环境FOF

OidBoy_G·2023-08-17 07:59

【YOLO系列PR、F1绘图】更改v5、v7、v8（附v8训练、验证方式），实现调用val.py或者test.py后生成pr.csv，然后再整合绘制到一张图上（使用matplotlib绘制）

2.1得到PR_curve.csv和F1_curve.csv2.1.1YOLOv7的更改2.1.1.1得到PR_curve.csv2.2.1.2得到F1_curve.csv2.1.2YOLOv5的更改（v6.1

孟孟单单·2023-06-14 07:39

YOLOv5【预测detect.py逐行源码及参数调参解析】超详细解读！！！建议收藏✨✨！

YOLOv5所使用版本：v6.1（由于YOLOV5版本一直在更新，不同版本代码略有差异，但差别不大，可供用来学习。）

耿鬼喝椰汁·2023-06-07 12:37

YOLOv5【目录结构源码】超详细注释解读！！！建议收藏✨✨！

YOLOv5所使用版本：v6.1（由于YOLOV5版本一直在更新，不同版本代码略有差异，但差别不大，可供用来学习。）源码地址：GitHub-ultralytics/yolov5at

耿鬼喝椰汁·2023-06-07 12:06

YOLOv5【训练train.py逐行源码及参数调参解析】超详细解读！！！建议收藏✨✨！

YOLOv5所使用版本：v6.1（由于YOLOV5版本一直在更新，不同版本代码略有差异，但差别不大，可供用来学习。）YOLOv5源码地址：GitHub-ultralytics/yol

耿鬼喝椰汁·2023-06-07 12:27

TiDB Operator部署TiDB集群的监控与告警

本文是基于v6.1版本，力求一步步通过该文档

TiDB 社区干货传送门·2023-04-04 05:58

Yolov5 (v6.1)添加注意力机制

ApplyTransformerinthebackbone1、要把注意力结构代码放到common.py文件中2、手把手带你Yolov5(v6.1)添加注意力机制(一)（并附上30多种顶会Attention

qq_41627642·2023-02-01 12:59

手把手带你调参Yolo v5（一）

系列模型在目标检测领域有着十分重要的地位，随着版本不停的迭代，模型的性能在不断地提升，源码提供的功能也越来越多，那么如何使用源码就显得十分的重要，接下来我会通过两篇文章带大家手把手去了解Yolov5（v6.1

深度之眼·2023-01-31 12:08

yolov5 设置只检测某几个固定的类

下载yolov5代码yolov5代码下载（我选的是master分支，其他如v6.1应该也可以）：https://github.com/ultralytics/yolov5问题描述如果使用coco数据集进行检测

悄悄地努力·2023-01-14 09:28

yolov5导出onnx失败

最近看yolov5更新了代码，支持导出的模型增加了不少，clone了最新的代码，但是遇到了onnx模型导出失败的问题最新的代码是v6.1的：导出模型时提示：然后就没了下文，直接退出了，使用旧版的export.py

athrunsunny·2023-01-12 15:41

基于yolov5的目标检测火龙果

训练集train和验证集valid五、代码修改六、开始训练七、预测八、问题与反思一、github官方网址及环境搭建https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/v6.1

yyhappy9·2023-01-12 00:25

集成多种YOLO改进点，面向小白科研的YOLO检测代码库YOLOAir

基于YOLOv5代码框架，并同步适配YOLOv5(v6.0/v6.1更新)部署生态。用户在使用这个项目之前,可以先了解YOLOv5库。该项目包含大量的改进

我爱计算机视觉·2023-01-05 09:19

目标检测YOLO系列算法精讲：从yolov1至yolov5的进阶之路

基于YOLOv5代码框架，并同步适配YOLOv5(v6.0/v6.1更新)部署生态。用户在使用这个项目之前,可以先了解YOLOv5库。该项目包含大量的改进方式，并能降低改进难度，改进点包含Backbo

人工智能分享官·2023-01-05 09:45

九天毕昇训练yoloV5，50小时免费的v100

个小时的v100，分享一下使用过程具体的yolov5训练可以先看别的帖子手把手带你调参Yolov5(v6.2)（一）【Yolov5】1.认真总结6000字Yolov5保姆级教程（2022.06.28全新版本v6.1

斩尽牛杂_·2022-12-29 02:06

基于开源IM即时通讯框架MobileIMSDK：RainbowChat-iOS端v6.1版已发布

关于MobileIMSDKMobileIMSDK是一套专门为移动端开发的开源IM即时通讯框架，超轻量级、高度提炼，一套API优雅支持UDP、TCP、WebSocket三种协议，支持iOS、Android、H5、标准Java平台，服务端基于Netty编写。工程开源地址是：1）Gitee码云地址：https://gitee.com/jackjiang/M...2）Github托管地址：https://

·2022-12-22 19:49

YOLOv5网络详解

官方源码仓库，目前更新到v6.1：https://github.com/ultralytics/yolov5如果对YOLO系列没有了解：YOLO系列理论合集(YOLOv1~v3)YOLOv4网络详解1YOLOv5

STATEABC·2022-12-17 02:06

YOLOv5_6.1检测界面显示计数结果

https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/v6.1/detect.py定位到原代码中的#Printresults，作以下修改。

zsprb1·2022-12-14 08:51

YOLO系列算法--集成多种YOLO改进点，面向小白科研的YOLO检测代码库YOLOAir

基于YOLOv5代码框架，并同步适配YOLOv5(v6.0/v6.1更新)部署生态。用户在使用这个项目之前,可以先了解YOLOv5库。该项目包含大量的改进方式，并能降低改进难度，改进点包含Backbo

奋进的贼牛批·2022-12-12 07:50

手把手带你Yolov5 (v6.1)添加注意力机制(一)（并附上30多种顶会Attention原理图）

手把手带你Yolov5(v6.1)添加注意力机制(一)（并附上30多种顶会Attention原理图）-知乎Yolov5(v6.1)如何添加注意力机制？

weixin_54347244·2022-12-10 14:12

yolov5模型原理及代码流程讲解（v6.1）

1.前言对于yolov5一直在更新优化，这个自然不用多说，在目标检测领域占有量很大；所以写一下相关原理及代码方面的笔记也是有意义的对于自己和想了解yolov5的小伙伴。2.模型原理1)首先附上网络模型结构，如下图：（注：图片借鉴网上相关领域大佬制作的图片，如有侵权请联系本人删除处理）2）模型主要结构分为：Input、Backbone、Neck、Head_yolo;我们着重讲后三个（Input层就是

liuandy6612·2022-12-10 00:23

YOLOv5系列全新升级——yolov5-v7.0实时实例分割全面集成

自从YOLOv5诞生依赖，社区就很活动，官方的更新频度也很高，检测系列一路迭代升级，集成融合了各种新颖的技术和tricks，目前最新已经更新到了v6.1版本，在我之前的博客里面也有详细教程讲解，感兴趣的话可以自行移步

Together_CZ·2022-12-02 10:22

yolov5篇---官方ultralytics / yolov5代码复现，训练自己的数据集

1、创建数据集2、准备labels3、配置文件三、模型训练四、模型测试五、模型推理官方ultralytics/yolov5代码复现，训练自己的数据集一、Requirements本教程所用环境：代码版本V6.1

心惠天意·2022-12-02 00:42

更换YOLOv5激活函数

YOLOv5代码库中激活函数有很多，目前v6.1作者使用的是SiLU，因为目前本人在水硕，导师要求发一篇核心，就想在YOLOv5上改改，试一试能不能增加性能，但是搜了一下发现好像这类博客比较少，所以打算自己写一下

Barry_Qu·2022-11-23 22:16

yolov5的detect.py代码详解

yolov5代码对应的是官网v6.1版本的，链接地址如下：https://github.com/ultralytics/yolov5一、总体代码详解废话不多说，直接上代码啦！

半糖390·2022-11-22 19:43

【TensorRT】记一次使用C++接口TensorRT部署yolov5 v6.1模型的过程

现在YOLOv5推出了v6.1之后，支持直接使用官方repo里面的export.py脚本直接导出trt的engine，对部署党来说真的

单胖·2022-11-22 05:11

YOLOv5-v6.1训练自己的数据速成---pytorch（GPU实现）

1、源码获取ultralytics/yolov5:YOLOv5inPyTorch>ONNX>CoreML>TFLite(github.com)点击master，点击Tags，选中v6.1选中Code，选中

是个呆呆！·2022-11-20 14:04

YOLOv5（v6.1）学习历险记

这是一个记录自己学习的心酸博客，第一次写博客也不知道要注意什么，反正是给我自己看的，就碎碎念吧。这个主要是记录一下自己学习内容，以及从一个纯小白的角度去理解学习。不求高端有操作，但求通俗易懂。哎导师放养的后果就是万事CSDN、知乎、B站。这三位才是我的学术导师！先来个最最基础的学习！yolov5的配置文件！以yolov5s.yaml为例！！在这里要注意这俩个参数的使用！因为在接下来的backbon

旺仔牛奶小饼干·2022-11-20 13:49

yolov5 v6.1版本部署到安卓

一、概述最近有个项目需要做工程车辆的检测，项目部署在安卓上，过程涉及到训练模型转换。二、yolov5训练用的最新的版本yolov5,版本6.1，训练过程按照官方步骤来就行，训练完成得到best.pt三、模型转换部署到安卓1.模型转换pythonexport.py--includeonnx--train--simplify注意看export.py文件，里面--weight--data改成自己的路径，

nonocao·2022-11-20 13:40

window系统下利用netron将YOLOv5 v6.1 完整网络模型可视化（另附yolov5 v6.1中yolov5s.pt的网络结构图）

前言：学习一个新的算法，最好在脑海中对算法网络的整体架构有一个清晰的理解。而netron是一个比较方便的可视化网络结构的工具。但比较尴尬的是，Yolov5代码中给出的网络文件是yaml格式，但netron对pt格式的文件兼容性并不好，直接使用netron工具打开，会发现，根本无法显示全部网络。因此我们需要先将pt->onnx的折中方式，使用netron可是化yolov5的网络结构。一、下载netr

m0_46093829·2022-11-20 13:08

初学YOLOv5，v6.1版

创新点1.backbone换为NewCSPDarknet-532.SPP-->SPPF3.PAN-->CSP-PAN4.将Focus模块换成6x6大小的卷积层5.一系列数据增强方式：Mosaic，copypaste，Randomaffine（仿射变换），Mixup，Albumentations（一个第三方包），AugmentHSV，Randomhorizontalflip6.一系列训练策略：Mul

Orange_sparkle·2022-11-19 16:19

在运行yolo5的v5.0版本detect.py时遇到的一些错误

m0_59199033·2022-11-19 04:31

YOLOv5 v6.1发布！支持TensorRT+OpenVINO+TFLite等平台一键导出和部署

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：集智书童https://github.com/ultralytics/yolov5yolov5release6.1版本增加了TensorRT、EdgeTPU和OpenVINO的支持，并提供了新的默认单周期线性LR调度器，以128批处理大小的再训练模型。YOLOv5现在正式支持11种不同的权重，不仅可以直接导出，还可以用于推

Amusi（CVer）·2022-11-18 08:17

YOLOv5 最详细的源码逐行解读(一)

所用版本:v6.1本文解读detect.py源代码地址:YOLOv51.加载系统库27~33行importargparseimportosimportsysfrompathlibimportPathimporttorchimporttorch.backends.cudnnascudnn

supermax2020·2022-11-04 09:04

YOLOV5 V6.1 详细训练方法

安装condacreate-nyolov5-6.1python=3.8condaactivateyolov5-6.1cd你的目标目录gitcloneGitHub-ultralytics/yolov5:YOLOv5inPyTorch>ONNX>CoreML>TFLitemvyolov5yolov5-6.1cdyolov5-6.1pipinstall-rrequirements.txtNote:导出模

TigerZ*·2022-09-02 07:59

YOLOv5（v6.1）解析（四）超参数进化

YOLOv5（v6.1）解析（四）超参数进化本文对YOLOv5项目的超参数算法进行详细阐述，笔者以后会定期讲解关于模型的其他的模块与相关技术，笔者也建立了一个关于目标检测的交流群：781334731，欢迎大家踊跃加入

sc1434404661·2022-08-29 07:06

YOLOAir|面向小白的目标检测库，更快更方便更完整的YOLO库

基于YOLOv5代码框架，并同步适配YOLOv5(v6.0/v6.1更新)部署生态。用户在使用这个项目之前,可以先了解YOLOv5库。YOLOAir算法库是一个基于PyTorch的一系列YOLO检测算

·2022-08-16 17:22

YOLOv5训练目标检测数据集（小白）

一.提前准备工作1.利用labelimg软件给收集到的图片打标签（具体步骤网上都有）2.下载好yolov5（v6.1）源码（下载地址：https://github.com/ultralytics/yolov5

兮教授～。·2022-07-20 07:39

python：yolo5使用

打标数据五、整理训练数据5.1第一层目录5.2第二层目录5.3第三层目录六、创建配置文件七、训练数据八、验证数据集九、检测图片一、下载yolo5首先下载源码：yolo5github地址我下载的是最新版本：v6.1

monsterk1·2022-06-18 07:52

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