yolov5代码注释第14页

使用YOLOV5训练自己的数据集

1.准备数据集使用labelimg将数据集中需要识别的部位框出来2.划分数据集，训练集编写代码，自动划分，以及将VOC格式转为YOLO格式importxml.etree.ElementTreeasETimportosimportrandomfromshutilimportcopyfileimportcv2classes=["gas","fire"]TRAIN_RATIO=0.8defclear_h

德鲁假大叔·2023-12-02 10:03

YOLOV5—6.0 网络结构图

yolov5网络结构图纯手绘不易，引用时麻烦点个赞，感谢！之前的有点错误，已修改。

德鲁假大叔·2023-12-02 10:03

17.PIL报错`AttributeError: module ‘PIL.Image‘ has no attribute ‘ANTIALIAS‘`

reference欢迎访问个人网络日志知行空间PILResizeImage报错报错AttributeError:module'PIL.Image'hasnoattribute'ANTIALIAS'在使用yolov5

恒友成·2023-12-02 06:19

解决：yolov5在pip install ultralytics报错ERROR: Could not install packages due to an EnvironmentError

本人解决方案：cmd以管理员身份进入，输入python-mensurepip即可。注明：在输入命令后，没有出现successfullyinstalledpip-之前的pip版本号，重新使用pipinstallultralytics居然成功了....

cheoyeon·2023-12-02 01:31

yolov5检测(前向)输入视频输出(不在图上画标签形式的原)图片的方法，及设置每隔几帧保存的方式(不每帧保存减少重复)

这些天我忽然有个需求，要更新迭代一个场景的检测模型，甲方爸爸提供的新数据集是监控视频形式的(因为拍视频确实更加的方便)，而我训练模型确实要标注好的图片形式。根据这些条件的话，思路应该是要这样的：首先使用现有的最新一个模型输入视频进行检测，检测结果以每帧图片的形式进行保存，以及每帧图片对应的label。将图片和label用标注工具打开如labelme等进行可视化调整模型标注好的数据(这样比每张图片直

诶尔法Alpha·2023-12-01 22:05

高级软件工程课程总结

⌘+N）、关闭文件（Ctrl/⌘+W）、编辑文件和保存文件（Ctrl/⌘+S）文件内搜索（Ctrl/⌘+F）关闭所有文件（Ctrl/⌘+KW）关闭已保存的文件（Ctrl/⌘+KU）Ctrl+/用于单行代码注释和取消注释

三文鱼四文鱼·2023-12-01 19:31

yolov5利用yaml文件生成模型

一、yolov5的yaml文件构成yaml文件如下图不论是backbone还是head，每一行都由一个列表组成，列表里面有四个元素，另外，还有两个参数depth和width。

六点零六·2023-12-01 19:12

基于深度学习的驾驶员状态监测预警系统（正文）

随着深度学习在目标检测算法应用的不断深入，YOLOv5等目标检测算法也相继具有了广泛的应用前景。

爱编程的小白L·2023-12-01 18:49

力扣5.最长回文子串

题目描述思路1.能够反复利用已判断好的回文子串2.当子串s[i+1,j-1]是回文子串时，只要s[i]==s[j]，那么s[i,j]也会是回文子串3.用好动态规划，具体解释在代码注释里代码classSolution

每天都要坚持学习·2023-12-01 16:53

yolov4、yolov5优化策略

一、yolov4优化策略1.Mosaicdataaugmentation：四张图像拼接成一张进行训练，现在一个batch相当于以前4个batch。2.RandomErase：用随机值或训练集的平均像素值替换图像的区域。3.Self-adversarial-training(SAT)：引入噪音点来增加难度。4.DropBlock：（之前的dropout是随机选择点，现在吃掉一个区域）。5.Label

学术菜鸟小晨·2023-12-01 16:06

yolov5

yolov5在stride为8，16，32这三个维度上分别检测小目标，中目标，大目标。在每个尺度的每个位置上铺num_anchors个anchor。正常来说，num_anchors=3。

平丘月初·2023-12-01 15:35

VIR-SLAM代码分析3——VIR_VINS详解之estimator.cpp/.h

前言续接上一篇，本本篇接着介绍VIR-SLAM中estimator.cpp/.h文件的函数，尤其是和UWB相关的相比于VINS改动过的函数，仍然以具体功能情况+代码注释的形式进行介绍。

独孤西·2023-12-01 10:48

PyTorch模型训练过程内存泄漏问题解决

通过逐行代码注释，发现问题在于数据集中的此行代码：info=self.data_list[index]这里，self.data_list是dataset类中保存数据字典的列表，index是列表索引。

阳光素描·2023-12-01 09:53

【Jetson Xavier NX部署YOLOv5环境】

JetsonXavierNX部署YOLOv5环境一、jtop安装二、Jetson设置不息屏三、安装cuda10.2与cudnn8.0四、部署YOLOv5环境1.下载torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64

416317·2023-11-30 22:55

jetson tx2部署yolov5

好的，我可以提供指导如何在JetsonTX2上部署YOLOv5。首先，请确保您的JetsonTX2设备具有足够的存储空间，以安装必要的软件。

Msura·2023-11-30 22:54

手撕视觉slam14讲 ch13 代码总结

运行效果（Kitti00）4倍速一、代码GitHub-tzy0228/Easy-VO-SLAM:VSLAM-CH13工程代码注释版本二、编译过程踩坑视觉SLAM十四讲第二版ch13编译及运行问题_全日制一起混的博客

全日制一起混·2023-11-30 22:46

使用通义灵码

通义灵码，是阿里云出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力，并针对阿里云

你好wo·2023-11-30 21:04

云栖大会：通义灵码智能编码助手，全面公测

二、功能介绍1.引入插件2.如何使用总结核心场景代码智能生成经过海量优秀开源代码数据训练，可根据当前代码文件及跨文件的上下文，为你生成行级/函数级代码、单元测试、代码注释等。

权是·2023-11-30 21:30

ubuntu下训练自己的yolov5数据集

参考文档yolov5-githubyolov5-github-训练文档csdn训练博客一、配置环境1.1安装依赖包前往清华源官方地址选择适合自己的版本替换自己的源#备份源文件sudocp/etc/apt/sources.list/etc/apt/sources.list_bak#修改源文件#更新sudoaptupdate&&sudoaptupgrade-y安装必要的环境依赖包sudoapt-get

lishi_1991·2023-11-30 19:11

用代码评论代替代码注释

在一个软件项目中，某些逻辑部分可能非常复杂，容易让人困惑。为了确保其他开发人员能够理解这些代码，同时也为了自己回顾时能够快速上手，我们通常会编写相关文档或添加大量注释来对这些复杂的逻辑进行解释。这样做的好处是能够提高代码的可读性和可维护性，进而提高整个项目的质量。理想情况下，文档和注释应与代码逻辑保持同步，但实际上，代码和注释/文档往往不完全匹配。文档和代码是两个独立的部分，需要花费额外的精力进行

凌鲨·2023-11-30 16:01

onnx快速部署YOLO模型

1、准备和环境首先需要将yolov5模型训练好的最佳权重文件转化为.onnx格式以备使用。

鲸可落·2023-11-30 15:29

Android Studio Mac快捷键

//Command+/注释代码注释代码(/**/)Command+Option+/格式化代码Cmd+Option+L清除无效包引用Option+Control+O查找+替换Cmd+R删除行Cmd+Delete

Yully东·2023-11-30 05:40

【YOLOv5问题记录】不满足软件包要求‘opencv-python＞=4.2‘,‘thop‘,‘pycocotools＞=2.0‘

在跟着教程进行环境配置的时候，出现了教程目标检测---教你利用yolov5训练自己的目标检测模型上没有的问题，因此记录学习系统：Windows11，RTX3050tiGPU，python版本不要太新，3.8

啥都不会的材料菜鸡·2023-11-30 04:40

YOLOv5算法进阶改进（6）— 更换主干网络之ResNet18

前期回顾：YOLOv5算法进阶改进（1）—改进数据增强方式+添加CBAM注意力机制<

小哥谈·2023-11-30 01:39

手势识别4：C/C++实现手部检测和手势识别(含源码下载)

手势识别4：C/C++实现手部检测和手势识别(含源码下载)目录手势识别4：C/C++实现手部检测和手势识别(含源码下载)1.前言2.手势识别模型（YOLOv5）（1）手势识别模型训练（2）将Pytorch

AI吃大瓜·2023-11-30 00:09

基于YOLOv5的人群计数系统设计系统

文章目录一项目简介系统概述系统功能核心技术系统架构系统优势二、功能三、系统四.总结总结一项目简介基于YOLOv5的人群计数系统设计是一个非常有趣且具有挑战性的项目。

雅致教育·2023-11-30 00:09

深度学习（一）：Pytorch之YOLOv8目标检测

1.YOLOv82.模型详解2.1模型结构设计和YOLOv5对比：主要的模块：ConvSPPFBottleneckConcatUpsampleC2fBackbone----->Neck------>headBackdone1

从零开始的奋豆·2023-11-30 00:07

【目标检测】基于yolov5的铝型材表面缺陷检测(附代码和数据集，Ubuntu或者Linux系统均可运行)

写在前面：首先感谢兄弟们的关注和订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。（专栏订阅用户订阅专栏后免费提供数据集和源码一份，超级VIP用户不在服务范围之内）路虽远，行则将至；事虽难，做则必成。只要有愚公移山的志气、滴水穿石的毅力，脚踏实地，埋头苦干，积跬步以至千里，就一定能够把宏伟目标变为美好现实。文末有代码和数据集获取方式

机器不学习我学习·2023-11-29 18:23

python每日一题——13最大子数组和

题目用python做题，给出详细的解题思路和代码注释：给你一个整数数组nums，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。子数组是数组中的一个连续部分。

WY_记录·2023-11-29 12:38

【Spark入门】基础入门

后续会继续分享其他重要知识点总结，如果喜欢这篇文章，点个赞，关注一下吧】上一篇文章：《【YOLOv5入门】目标检测》1.Spark框架概述1.1Spark是什么定义：ApacheSpark是用于大规模数据

爱干饭的猿·2023-11-29 02:30

AI助力钢铁产业数字化，python基于YOLOv5开发构建钢铁产业产品智能自动化检测识别系统

Together_CZ·2023-11-29 01:07

基于YOLOv3开发构建建钢铁产业产品智能自动化检测识别系统，我们来与YOLOv5进行全方位对比评测

Together_CZ·2023-11-29 01:07

python基于DETR(DEtection TRansformer)开发构建钢铁产业产品智能自动化检测识别系统

在前文中我们基于经典的YOLOv5开发构建了钢铁产业产品智能自动化检测识别系统，这里本文的主要目的是想要实践应用DETR这一端到端的检测模型来开发构建钢铁产业产品智能自动化检测识别系统。

Together_CZ·2023-11-29 01:37

基于官方YOLOv4-u5【yolov5风格实现】开发构建目标检测模型超详细实战教程【以自建缺陷检测数据集为例】

本文是关于基于YOLOv4开发构建目标检测模型的超详细实战教程，超详细实战教程相关的博文在前文有相应的系列，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：《基于yolov7开发实践实例分割模型超详细教程》《YOLOv7基于自己的数据集从零构建模型完整训练、推理计算超详细教程》《DETR(DEtectionTRansformer)基于自建数据集开发构建目标检测模型超详细教程》《基于yolov5-v7.0开发实践实

Together_CZ·2023-11-29 01:37

python基于YOLOv7系列模型【yolov7-tiny/yolov7/yolov7x】开发构建钢铁产业产品智能自动化检测识别系统

基于YOLOv3开发构建建钢铁产业产品智能自动化检测识别系统，我们来与YOLOv5进行全方位对比评测》《基于官方YOLOv4开发构建目标检测模型超详细实战教程【以自建缺陷检测数据集为例】》《基于官方YOLOv4

Together_CZ·2023-11-29 01:06

sync.pool保姆级代码注释+详解

前言最近在看golangweb框架Gin的实现原理，Gin里面的Context对象使用和频繁，Gin通过sync.pool来对其进行管理，以优化GC。sync.pool有什么能力，它是如何优化GC的呢，让我们来一探究竟。正文sync.pool是什么？一个临时对象池，保存和复用临时对象，减少内存分配，降低GC压力。sync.pool如何使用？varbufPool=sync.Pool{//当池子中没有

LoicketLorenzo·2023-11-28 20:18

YOLOv5 分类模型预处理 OpenCV实现

YOLOv5分类模型预处理OpenCV实现flyfishYOLOv5分类模型预处理PIL实现YOLOv5分类模型OpenCV和PIL两者实现预处理的差异YOLOv5分类模型数据集加载1样本处理YOLOv5

西笑生·2023-11-28 17:21

DjiTello + YoloV5的无人机的抽烟检测

一、效果展示注：此项目纯作者自己原创，创作不易，不经同意不给予搬运权限，转发前请联系我，源码较大需要者评论获取，谢谢配合！1、未启动飞行模型无人机的目标检测。DjiTello+YOLOV5抽烟检测2、启动飞行模型的无人机目标检测。DjiTello+YOLOV5抽烟检测二、实现方法和技术本次抽烟检测采用yolov5s为基础模型进行训练，训练集采用了标注的抽烟人群数据集大约3000-5000张图片（图

醉翁之意不在酒~·2023-11-28 15:38

Python每日一练-----三步问题（爬楼梯进阶版）

⛅（day13）目录题目：题目分析：解题思路：图解分析动态规划解法代码注释优化题目：三步问题。有个小孩正在上楼梯，楼梯有n阶台阶，小孩一次可以上1阶、2阶或3阶。

亖夕·2023-11-28 07:08

第三章Java语言基础

4.运算符4.1赋值运算符4.2算术运算符4.3自增和自减运算符4.4比较运算符4.5逻辑运算符4.6位运算符4.7三元运算符4.8运算符优先级5.数据类型转换5.1隐式类型转换5.2显式类型转换6.代码注释与编码规范

Night__skyzcf·2023-11-28 06:30

【代码随想录训练营】【Day36】第八章｜贪心算法｜435. 无重叠区间｜763.划分字母区间｜56. 合并区间

无重叠区间题目详细：LeetCode.435这道题和上一节的《LeetCode.452.用最少数量的箭引爆气球》还蛮相似的，同样是对重叠区间进行判断和计算，思路都写在代码注释里了，详细的题解可查阅：《代码随想录

士多啤梨先生·2023-11-27 21:52

YOLOV5入门讲解+常用数据集

大家好，我是csdn的博主：lqj_本人这是我的个人博客主页：lqj_本人的博客_CSDN博客-微信小程序,前端,python领域博主lqj_本人擅长微信小程序,前端,python,等方面的知识https://blog.csdn.net/lbcyllqj?spm=1011.2415.3001.5343哔哩哔哩欢迎关注：小淼Develop小淼Develop的个人空间-小淼Develop个人主页-哔哩

lqj_本人·2023-11-27 14:26

【YOLOv5入门】目标检测

【大家好，我是爱干饭的猿，本文重点介绍YOLOv5入门-目标检测的任务、性能指标、yolo算法基本思想、yolov5网络架构图。

爱干饭的猿·2023-11-27 14:18

Java——基础知识

在编辑器上编写Java程序(3).运行Java程序(4).组织工作6.JVM、JRE与JDK的关系(1).JVM(2).JRE(3).JDK7.Java实现跨平台的原理二.Java语言基础1.Java基本语法2.代码注释和编码规范

巧克力code·2023-11-27 08:13

【目标检测—玩手机检测数据集】

目标检测—玩手机检测数据集数据集示例标签可视化YOLOv5玩手机检测训练好的模型其他相关资源1、YOLO玩手机检测数据集二，近一万多张使用lableimg标注软件，标注好的真实场景的高质量图片数据，图片格式为

stsdddd·2023-11-27 07:24

【YOLOv5实现玩手机检测】

YOLOv5实现完手机检测模型和数据集下载：1、玩手机检测数据2、YOLOv5玩手机检测模型3、YOLOv5玩手机检测模型+pyqt界面4、VOC手机检测识别数据集5、yolov7玩手机检测+训练好的玩手机的模型

stsdddd·2023-11-27 07:53

【yolov5人行道-斑马线目标检测】

yolov5人行道-斑马线目标检测数据集yolov5人行道-斑马线目标检测检测模型数据集YOLOv5是一种目标检测算法，可以用于检测图像中的人行道-斑马线。

stsdddd·2023-11-27 07:49

华为OD机试 - 找朋友（Java 2023 B卷 100分）

刷的越多，抽中的概率越大，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、样例测试，发现新题目，随时更新，全天CSDN在线答

哪吒·2023-11-27 07:12

YOLOv5算法进阶改进（4）— 引入解耦合头部 | 助力提高检测准确率

前期回顾：YOLOv5算法进阶改进（1）—改进数据增强方式+添加CBAM注意力机制

小哥谈·2023-11-27 05:40

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