yolov5代码注释

yolov8实例分割Tensorrt部署C++代码，engine模型推理示例和代码详解

通过代码注释和示例运行，帮助大家理解和使用。目录代码infer_main.cpputils.hCmakeLists.txt运行示例代码文件夹内容如下。
木彳·2023-11-13 18:18

yolo系列面试题

yolo系列面试题1.yolov8比yolov5有哪些改进？1.yolov8比yolov5有哪些改进？
GeekPlusA·2023-11-13 18:45

Deepsort项目详解

：检测相关代码和权重调用检测和追踪的代码：首先代码分为三个部分：目标追踪的相关代码和权重目标检测相关代码和权重，这里用的是yolov5.5目标检测算法调用检测和追踪代码相关py文件二，追踪部分代码讲解YOLOv5
code2035·2023-11-13 17:17

dreamwever基础知识与简单网页的制作

Dreamweaver简单网页的基础知识（一）1.HTML简单理解：2.内部样式表和内联样式表的区别3.dreamweaver常用代码注释4.CSS语法5.CSS选择器5.选择器的组合用法温馨提醒：此文章是本人对
jinjie-IT·2023-11-13 09:29

QT快捷键

shift+alt+r可以快速预留ui布局的效果；代码注释取消注释：Ctrl+/（选中代码再按快捷键）；alt+enter再确定//快速定义函数的快捷键欢迎使用Markdown编辑器你好！
nuoyigui9889·2023-11-13 07:28

YOLOv5网络结构图

网络结构图（简易版和详细版）此图是博主的老师，杜老师的图网络框架介绍前言：YOLOv5是一种基于轻量级卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，整体可以分为三个部分，backbone，neck，head。
clmm_·2023-11-13 05:28

Python粒子效果爱心代码注释

#BeatingHeart#defaultinputimportrandomfrommathimportsin,cos,pi,logfromtkinterimport*CANVAS_WIDTH=980#画布高度CANVAS_HEIGHT=720#画布宽度CANVAS_CENTER_X=CANVAS_WIDTH/2#画布中心点x轴坐标CANVAS_CENTER_Y=CANVAS_HEIGHT/2#画
清随啊啊·2023-11-13 04:31

yolov7 - 报错问题— assert img0 is not None, ‘Image Not Found ‘ + pathAssertionError: Image Not Found

解决办法：yolov5怎么办的yolov7就怎么办问题：在datasets.py里面获取路径是绝对路径，而绝对路径里面有中文就会导致报错，所以解决办法就是在路径里面避免使用中文或者不使用绝对路径，目前该相对路径可以解决这个问题
NXU、辉·2023-11-13 04:30

改进YOLO系列 | YOLOv5/v7 引入反向残差注意力模块 iRMB | 《ICCV 2023 最新论文》

论文地址：https://arxiv.org/abs/2301.01146代码地址：https://github.com/zhangzjn/EMO本论文着重于开发现代、高效、轻量级的模型，用于进行密集预测，同时在参数、FLOPs和性能之间进行权衡。倒置残差块（IRB）作为轻量级CNN的基础设施，但在基于注意力的研究中尚未找到对应的部分。本研究从高效的IRB和Transformer的有效组件的统一视
迪菲赫尔曼·2023-11-13 00:03

yolov5环境配置搭建-----Anaconda安装+Pytorch安装

1.Anaconda安装anaconda安装下载anaconda下载bashAnaconda3-2023.07-2-Linux-x86_64.sh编辑环境变量配置文件nano~/.bashrc#/dev/null)"if[$?-eq0];theneval"$__conda_setup"elseif[-f"/你自己的目录/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"];then
豆豆豆豆沥历啦·2023-11-12 20:59

Yolov5学习第一周--Win10系统yolov5环境搭建全过程

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1.安装anaconda进入https://repo.anaconda.com/archive/，下载对应的版本，我这里下载最新的版本，如下图所示。下载后双击运行即可傻瓜式的安装，这里不做过多说明。2.虚拟环境创建（1）以管理员身份运行命令窗口，有两种方法：①在win10系统左下角的搜索栏输入“命令提示符”，选择“以管理
放鹿的散妃·2023-11-12 20:56

yolov5环境搭建（Anaconda-py3.9、PyTorch-CPU、yolov5-4.0、PyCharm）

1.环境准备Windows10Anaconda（基于Python3.9），已配置好环境变量yolov5相关的代码、权重文件等，已经打包整理好，可以通过百度网盘绿色下载。
jialChen·2023-11-12 20:24

【yolov5】onnx的INT8量化engine

GitHub上有大佬写好代码，理论上直接克隆仓库里下来使用gitclonehttps://github.com/Wulingtian/yolov5_tensorrt_int8_tools.git然后在yolov5_tensorrt_int8_tools的convert_trt_quant.py修改如下参数BATCH_SIZE模型量化一次输入多少张图片BATCH模型量化次数heightwidth输入
Ye-Maolin·2023-11-12 19:05

【YOLOv5】【模型压缩与加速】【量化】FP32、FP16、INT8

目录FP32量化FP16量化INT8量化FP32量化这个直接使用yolov5的export导出32位存储的engine格式模型即可pythonexport.py--weightsruns/train/exp4
Ye-Maolin·2023-11-12 19:35

【表面缺陷检测】基于yolov5的钢板表面缺陷检测(附代码和数据集，Ubuntu系统)

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，不想订阅专栏的兄弟们可以私信我详聊）文末获取代码和数据集，请先看检测效果：一.介绍钢板表面缺陷检测是一种利用计算机视觉技术对钢板表面缺陷进行自动化检测的技术。它可以帮助工
机器不学习我学习·2023-11-12 18:47

YOLOV5应用实战项目：钢材表面缺陷检测（数据集：NEU-CLS）笔记

本文记录的是YOLOV5的实战笔记，是一个用yolov5检测钢材表面缺陷的实战案例。
阿_旭·2023-11-12 18:16

YOLOv5 7.0 网络结构解读

前言YOLOV5是一系列在COCO数据集上预训练的目标检测架构和模型，结合了在数千个小时的研究和开发中获得的经验教训和最佳实践。
nice-wyh·2023-11-12 17:44

yolov5简易使用

1.环境配置从github上下载好yolov5源码后，根据requirement文件配置环境，使用conda新建一个仿真环境，接着使用pipinstall-rrequirements.txt来安装环境，
nice-wyh·2023-11-12 17:43

YOLOv5中anchors设定的解释

YOLOv5之所以能高效快速地检测跨尺度目标，这种对不同特征图使用不
o涂鸦小巷的菇凉o·2023-11-12 15:55

计算机毕业设计：水果识别检测系统 python 深度学习 YOLOv5

1、项目介绍本文介绍了一种基于深度学习的水果检测与识别系统，使用YOLOv5算法对常见水果进行检测和识别，实现对图片、视频和实时视频中的水果进行准确识别。
q_3375686806·2023-11-12 13:14

计算机毕业设计：疲劳驾驶检测识别系统 python深度学习 YOLOv5 （包含文档+源码+部署教程）

[毕业设计]2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总1、项目介绍基于YOLOv5的疲劳驾驶检测系统使用深度学习技术检测常见驾驶图片、视频和实时视频中的疲劳行为，识别其闭眼、打哈欠等结果并记录和保存
q_3375686806·2023-11-12 13:07

YOLOv5改进系列（5）——替换主干网络之 MobileNetV3

【YOLOv5改进系列】前期回顾：YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制YOLOv5改进系列（2&#
路人贾'ω'（考公中）·2023-11-12 05:00

目标检测 pytorch复现Yolov5目标检测项目

目标检测pytorch复现Yolov5目标检测项目混淆矩阵AP计算置信度原理模型转换成ONNX文件目标回归框网络模型的深度与宽度设置因子yolov5网络架构Focus模块CSPNet模块SPP模块数据集配置文件模型配置文件损失函数
郭庆汝·2023-11-12 05:25

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

本节课设计了一种基于改进YOLOv5的目标检测算法。首先在数据增强方面使用Mosaic-9方法来对训练集进行数据增强，使得网络具有更好的泛化能力，从而更好适用于应用场景。
小哥谈·2023-11-12 05:51

YOLOv7改进：RefConv | 即插即用重参数化重聚焦卷积替代常规卷积，无额外推理成本下涨点明显

1.该文章属于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进专栏，包含大量的改进方式，主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。
dg68668·2023-11-12 05:00

YOLOV8改进：动态蛇形卷积，多视角特征融合策略与连续性拓扑约束损失

1.该文章属于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进专栏，包含大量的改进方式，主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。
dg68668·2023-11-12 05:30

YOLOV8改进：RefConv（即插即用重参数化重聚焦卷积替代常规卷积，无额外推理成本下涨点明显）

1.该文章属于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进专栏，包含大量的改进方式，主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。
dg68668·2023-11-12 05:30

YOLOV5改进：RefConv | 即插即用重参数化重聚焦卷积替代常规卷积，无额外推理成本下涨点明显

1.该文章属于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进专栏，包含大量的改进方式，主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。
dg68668·2023-11-12 05:19

循环队列 创建队列 入队 出队 （C语言实现）

下面给出的代码是循环队列的基础操作，代码注释写的还是比较详细的，帮助大家理解，同时也有助于我回忆复习#include#defineqsize5intqdata[5],i=0;structcell///单个结点
高同学_Luka·2023-11-12 05:40

WP [ZJCTF 2019]NiZhuanSiWei

我们看到如下页面分析代码，定义了text、file、password三个变量，剩下的代码都在一个if里，要上传text，可以使用php://input协议来执行，内容为"welcometothezjctf"，代码注释部分有一个
pwn-尚1书_·2023-11-12 01:01

【C++】引用重新赋值？

示例代码如下：int a = 1;int b = 2;// 默认取aint& c = a;// 若满足某种条件，取bc = b;从代码注释可以看出来，这段代码希望实现的效果是：引用c可以根据条件选择指向的变量
tangclfs·2023-11-11 19:33

畅通工程之局部最小花费问题 (C++)

目录题目：思路：代码：结果题目：思路：详细思路都在代码注释里。
取名真难.·2023-11-11 19:21

YOLOv5改进 | 添加CA注意力机制 + 增加预测层 + 更换损失函数之GIoU

在小目标场景的检测中，存在远距离目标识别效果差的情形，本节课提出一种基于改进YOLOv5的小目标检测方法。
小哥谈·2023-11-11 15:02

YOLOv5 - common.py文件解读

本文为[365天深度学习训练营学习记录博客参考文章：365天深度学习训练营原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)文章来源：[K同学的学习圈子](https://www.yuque.com/mingtian-fkmxf/zxwb45)件位置：./models/common.py该文件是实现YOLO算法中各个模块的地方，如果我们需要修改某一
风筝超冷·2023-11-11 11:06

交通信号标志识别系统 python 深度学习 YOLOv5

1、项目介绍本系统基于YOLOv5，采用登录注册进行用户管理，对于图片、视频和摄像头捕获的实时画面，可检测交通信号标志图像，系统支持结果记录、展示和保存，每次检测的结果记录在表格中。
q_3375686806·2023-11-11 11:33

华为OD机试 - 最优策略组合下的总的系统消耗资源数（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在线答疑。一、题目描述在通信系统中有一个常见的
哪 吒·2023-11-11 09:18

YOLOv5入门实践（2）——手把手教你利用labelimg标注数据集

前言上一篇我们已经搭建好了YOLOv5的环境（直通车→YOLOv5入门实践（1）——手把手带你环境配置搭建），现在就开始第二步利用labelimg标注数据集吧！本人
路人贾'ω'（考公中）·2023-11-11 09:13

使用labelImg标注图像产生yolov5数据集

一、labellmg工具下载下载的文件是编译好的exe文件，可以直接在windows环境下运行，这边提供下载地址省的各位找了labelImg工具下载：https://pan.baidu.com/s/1M7Q1duBsrayfjpO_7f5lPA提取码：fmcg二、labelImg工具使用方法：1.双击labelImg执行文件图标，会出现操作界面：出现这样的窗口界面，说明labelImg已经正常开启
顽童任逍遥·2023-11-11 09:40

利用labelimg制作yolov5数据集

1.安装labelimg:win+R输入cmd打开终端，输入下图代码，途中若出现y/n输入y继续安装即可。pipinstalllabelimg-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple2.在cmd中输入labelimg打开程序，如下图所示3.首先先将数据文件类型改为YOLO，如下图，单击红圈位置：4.然后设置需要标注的图片文件夹和标签文件夹其中，上面文件夹
摆烂摸鱼躺平鲨·2023-11-11 09:10

yolov5 利用Labelimg对图片进行标注

首先打开yolov5-master，在data文件中新建一个文件夹来存放你需要跑的数据，例如我这次跑的是羽毛球，文件把文件取名为badminton。使用其他文件夹例如images也可以，就是跑多了以后不好整理，然后点击选中刚刚你存放数据的文件夹，我这就是选择badmintons。因为我们要框选羽毛球，然后会有一个标注，所以我们在data下，再创建一个文件夹命名为Annotations。然后点击la
学习C和C++_WWester·2023-11-11 09:35

11、（复现）openvino 扑克检测模型，ssd_mobilenet轻量级模型，ssd+tensorflow，pytorch+yolov5，转openvino加速，onnx使用及网络架构的摘除转化

#关键词：训练ssd_mobilenet轻量级模型、ssdlite_mobilenet转为openvino、cpu级别的加速、yolov5转为openvino、tensorflow+ssd训练数据、pytorch
金城武555·2023-11-11 07:09

内存对齐（结构体大小）

（见代码注释）下面两个案例①结构体大小②嵌套结构体大小#define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS#include#include#include#pragmapack(show)//#
单行梦想家·2023-11-11 06:28

opencv dnn模块 示例(22) 目标检测 object_detection 之 yolov7

与YOLOv5、YOLOv6不同，YOLOv7是由YOLOv4团队的原班人马提出的（官方出品）。从论文的表上来看，目前YOLOv7无论是在实时性还是准确率上都已经超过了当时已知的所有目标检测算法。
aworkholic·2023-11-11 05:00

ubuntu用yolov5 v6.0训练自己的数据集

代码在这里：https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/v6.0ubuntu系统、vscode权重文件：yolov5s.pt1.在data文件夹下新建Annotations
chenziyii·2023-11-11 03:06

改进YOLOv5：结合ICCV2023｜动态蛇形卷积，构建不规则目标识别网络

提升多尺度、不规则目标检测，创新提升捕捉图像特征和处理复杂图像特征:本专栏包含大量的新设计的创新想法，包含详细的代码和说明，具备有效的创新组合，可以有效应用到改进创新当中:改进YOLOv5：结合ICCV2023
一休哥※·2023-11-11 02:32

Mybatis的学习总结

配置文件（见代码注释）：Mybatis的三种传参方式：单个参数①直接传送（String，int，char...）多个参数②封装成对象传送③findByColumn(@Param("column")Stringcolumn
Adellle·2023-11-10 23:54

使用docker部署Deepstream6.1+yolov5+Kafka

使用docker部署Deepstream6.1+yolov5+Kafka一、拉取Deepstream6.1和yolov5镜像这里拉取的是如下图所示的两个镜像：二、创建容器#创建deepstream容器dockerrun
羽化登仙°·2023-11-10 21:36

【代码随想录训练营】【Day30】第七章｜回溯算法｜332.重新安排行程｜51. N皇后｜37. 解数独｜总结

重新安排行程题目详细：LeetCode.332这道题我是先看题解再有自己的思路，然后做出来的，解题思路的过程都写在代码注释里了，详细的题解可查阅：《代码随想录》—重新安排行程Java解法（递归，回溯）：
士多啤梨先生·2023-11-10 21:01

YOLOv5检测界面-PyQt5实现

1.将detect.py运用到界面要将YOLOv5的检测结果与PyQt界面结合，你需要进行一些额外的步骤。以下是一个简单的示例代码，展示如何使用YOLOv5进行目标检测并在PyQt界面中显示结果。
阿利同学·2023-11-10 14:53

一个合格的高级开发，首先应该写的一手好注释。

1、对象形式的代码注释示例/***@typedef{object}FuzzySearchOptions*@property{number}COMBO3-Fuzzysearchby3-hitcombo.
姜衿·2023-11-10 12:47
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