yolov5测速第2页

【高效开发工具系列】Blackmagic Disk Speed Test for Mac：专业硬盘测速工具

博客目录一、BlackmagicDiskSpeedTest概述二、软件核心功能解析三、v3.3版本的新特性与改进四、实际应用场景分析五、使用技巧与最佳实践六、与其他工具的比较及优势一、BlackmagicDiskSpeedTest概述BlackmagicDiskSpeedTest是Mac平台上广受专业人士青睐的一款硬盘性能测试工具，由知名的BlackmagicDesign公司开发。这款工具专门设计

檀越@新空间·2025-06-07 20:48

深度学习在非线性场景中的核心应用领域及向量/张量数据处理案例，结合工业、金融等领域的实际落地场景分析

Batch,Height,Width,Channels)12‌模型结构‌：CNN+ReLU激活函数→多层非线性特征提取38‌输出‌：缺陷位置概率热图（二维张量）‌效果‌：某大厂误检率从8%降至0.5%，检测速度提升

MYH516·2025-06-06 11:03

One-yolov5安装与配置指南

one-yolov5Amoreefficientyolov5withoneflowbackend项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/one/one-yolov51.项目基础介绍One-yolov5是基于YOLOv5

褚知茉Jade·2025-06-01 08:49

HAL_TIM_IC_CaptureCallback 函数

本文将深入剖析其工作原理，结合电机测速、频率测量等实际案例，系统讲解输入捕获功能的实现方法与优化技巧。##一、输入捕获原理与核心机制###1.硬件基础-**捕获通道**：TIMx_CH

藏进云的褶皱·2025-05-31 14:17

YOLOv5改进系列(二十五) 知识蒸馏理论与实践

文章目录知识蒸馏基础原理精讲1.什么是知识蒸馏？2.轻量化网络的方式有哪些？3.为什么要进行知识蒸馏？3.1提升模型精度3.2降低模型时延，压缩网络参数3.3标签之间的域迁移4.知识蒸馏的理论依据？5.知识蒸馏分类5.1目标蒸馏-Logits方法5.2特征蒸馏方法6.知识蒸馏的过程6.1升温(T)操作6.2温度(T)特点7.蒸馏损失计算过程8.知识蒸馏在NLP/CV中的应用8.1目标蒸馏-Logi

小酒馆燃着灯·2025-05-30 15:26

YOLOv5 详解：从原理到实战的全方位解析

而YOLOv5作为YOLO系列算法的重要成员，更是以其卓越的性能，成为当下目标检测任务的热门选择。本文将从原理、技术细节、实际应用等方面对YOLOv5进行详细介绍，带你全面认识这一强大的目标检测算法。

2201_75491841·2025-05-29 21:09

Python —— Windows10下通过Opencv-dnn推理Yolov5的分割模型（pt转onnx）（附源码）

附：Python——Windows10下训练Yolov5分割模型并测试视频效果手机拍摄一段工位视频，上传到win10训练了yolov5分割鼠标的样本后，将训练出的pt模型转到onnx模型，通过

信必诺·2025-05-28 17:48

YOLOv5与YOLOv4的区别与优缺点分析

YOLOv5与YOLOv4的区别与优缺点分析作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming/TextGenWebUILLM1.背景介绍1.1问题的由来在深度学习和计算机视觉领域

AI天才研究院·2025-05-28 04:15

基于89C51单片机的智能小车——06.测速小车

测速模块用途：广泛用于电机转速检测，脉冲计数,位置限位等。

从入门到捕蛇者说·2025-05-27 21:24

测速小车模块

1.用途：广泛用于电机转速检测，脉冲计数,位置限位等。2.有遮挡，输出高电平；无遮挡，输出低电平接线VCC接电源正极3.3-5VGND接电源负极DOTTL开关信号输出AO此模块不起作用测试原理和单位换算：轮子走一圈，经过一个周长，C=2x3.14x半径=3.14x直径（6.5cm）对应的码盘也转了一圈，码盘有20个格子，每经过一个格子，会遮挡（高电平）和不遮挡（低电平），那么一个脉冲就是走了3.1

One Piece是存在的·2025-05-27 21:22

14.测速小车（测速模块）

1.测速模块用途：广泛用于电机转速检测，脉冲计数,位置限位等。

H212202165·2025-05-27 20:50

模型实战（28）之 yolov5分类模型训练自己的数据集

模型实战（28）之yolov5分类模型训练自己的数据集本文以手写数字数据集为例总结YOLO分类模型如何训练自己的数据集，关于数据集的预处理可以看这篇：https://blog.csdn.net/yohnyang

明月醉窗台·2025-05-27 02:56

yolov5将目标框颜色统一，train.py,detect.py都变为红色方框

查看教程发现大部分都是训练变成红色方框，但是并不能改变推理框的颜色，训练框颜色受plot.py影响，但是推理框的颜色是由另一个文件plotting.py影响的。将颜色编码改为想要的颜色就可以了，颜色编码在两个文件开头的hexs。效果图展示

李烁.·2025-05-24 09:07

基于深度学习YOLOv12交通表示之红绿灯/限速牌/禁停牌识别系统

qq1309399183·2025-05-21 16:23

# YOLOv5分布式训练与混合精度训练实战指南

YOLOv5分布式训练与混合精度训练实战指南在深度学习领域，目标检测是一个重要的研究方向，而YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法因其高效的实时性而备受关注。

www_pp_·2025-05-21 10:41

计算机视觉论文合集（光伏电板与多模态）

光伏太阳能板的论文合集epjournal.csee.org.cn题目：《基于YOLOv5的太阳电池表面缺陷检测》作者：彭自然、张颖清、肖伸平期刊/年份：太阳能学报,2024,45(6):368–375DOI

Hello world.Joey·2025-05-20 23:59

YOLOv5 依赖详解

YOLOv5的依赖：torch（核心计算库）和torchvision（图像数据处理），不需要torchaudio（音频处理库）。

2401_86141214·2025-05-20 22:28

RT-DETR实时端到端目标检测器

RT-DETR的主要特点包括：实时性能：RT-DETR能够在保持高准确性的同时，实现实时的检测速度。例如，RT-DETR-L在COCOval2017数据集上达到了53.0%的

SUST小生·2025-05-17 18:27

YOLOV5环境搭建以及训练COCO128数据集

小山菌·2025-05-17 17:19

使用libtorch、opencv、mjpg-stream、yolov5基于C++的远程摄像头目标检测任务环境搭建

任务概述我想基于yolov5模型完成一个目标检测任务，其中摄像头应该搭载在无人机上，我的机载电脑是树莓派，这意味着我有两种选择：将模型部署在树莓派上做推理，然后通过远程软件VNC等将视频信息同步到本地电脑

时光未语花先去·2025-05-16 09:56

YOLOv1 目标检测算法深度解析

这种设计使得检测速度相比R-CNN系列提升1000倍，达到45FPS（基础版）和155FPS（快速版）。1.2空间网格

mozun2020·2025-05-14 11:09

YOLOv5推理代码解析

代码如下importcv2importnumpyasnpimportonnxruntimeasortimporttimeimportrandom#画一个检测框defplot_one_box(x,img,color=None,label=None,line_thickness=None):"""description:在图像上绘制一个矩形框。param:x:框的坐标[x1,y1,x2,y2]img:

马职音人·2025-05-14 10:07

【目标检测标签转换工具】YOLO 格式与 Pascal VOC XML 格式的互转详解（含完整代码）

在目标检测任务中，不同的模型和标注工具使用的标签格式常常不同：YOLO系列（YOLOv5/v8）使用的是.txt格式，每行为一个目标，记录相对归一化的位置信息；FasterR-CNN、SSD、RetinaNet

DragonnAi·2025-05-14 10:36

YOLOv3 目标检测算法深度解析

其核心设计目标是在保持检测速度优势的同时，显著提升多尺度目标检测能力，尤其针对小目标检测和复杂场景优化。1.2关键技术创新点1.2.1Darknet-53骨干网络残差连接：引入

mozun2020·2025-05-13 18:16

YOLOv5中的SPPF模块的详细解释（合适新人）

这个主要是对YOLOv5中的SPPF模块的详细解释，希望对您有所帮助。

资源补给站·2025-05-13 11:30

YOLOv5实现调用海康工业相机实时检测

本人使用的相机型号为MV-CS060-10GC，分辨率为3072*2048首先确认相机顺序号参考博客：python语言下使用opencv接口cv2.VideoCapture()接口调用海康机器人工业相机_海康工业相机cv2.videocapture(1)-CSDN博客启动graphed64软件，点击蓝色按钮相机的顺序即序号，如图，我的是1

GreatCastle·2025-05-13 05:50

YOLOv8_pose-Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】

Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】YOLOv7-Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】YOLOv9-Openvino和ONNXRuntime推理【CPU】跟踪系列：YOLOv5

你的陈某某·2025-05-12 07:59

基于深度学习的100种中药材识别系统：YOLOv5与UI界面设计

目录1.引言2.项目概述2.1项目目标2.2项目功能3.数据集准备3.1数据集简介数据集格式数据集样例3.2数据预处理4.YOLOv5模型训练4.1安装YOLOv54.2YOLOv5配置4.3开始训练4.4模型评估5.用户界面设计5.1UI设计需求5.2使用Tkinter设计界面5.3功能实现6.总结1.引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习已成为计算机视觉领域的主流方法之一，广泛应用于图像分类

YOLO实战营·2025-05-11 06:16

yolov5和yolov8的区别是什么

YOLOv5和YOLOv8是两种不同版本的YOLO(YouOnlyLookOnce)实现，它们是用于目标检测的开源深度学习模型。

李多田·2025-05-10 00:59

训练yolov5时出现报错：AttributeError: ‘FreeTypeFont‘ object has no attribute ‘getsize‘

报错：Traceback(mostrecentcalllast):File"D:\anaconda3_xz\envs\luopytorch\lib\threading.py",line932,in_bootstrap_innerself.run()File"D:\anaconda3_xz\envs\luopytorch\lib\threading.py",line870,inrunself._ta

2426luo·2025-05-04 02:26

CVPR王炸组合：特征融合+目标检测！想发高分就看这篇

特征融合在目标检测中整合了不同层或尺度的特征信息（既包含低层的细节信息，也包含高层的语义信息），这样不仅可以提高检测的准确性，增强模型对复杂场景和目标的鲁棒性，减少误检和漏检，还可以降低计算复杂度，加快检测速度

深度之眼·2025-05-03 18:28

YOLOv5的gpu训练环境安装（windows系统，anaconda虚拟python环境）

本人在用YOLOv5进行物体检测时，使用使用detect.py文件时无法调用gpu，下载了pytorch的gpu版本后代码运行会报错，错误信息说是CUDA环境不正确，为此整理了一下CUDA和pytorch

wifi11·2025-05-02 14:18

基于YOLOv5深度学习的多目标检测系统：YOLOv5实现与UI界面设计

本文将详细介绍如何构建一个基于YOLOv5的多目标检测系统，包括数据集准备、模型训练、用户

深度学习YOLO目标检测实战项目·2025-05-02 04:13

基于人工智能的智能健身评分系统方案

动作识别与评分计数功能，可应用于智能硬件、健身APP或在线课程平台：一、系统架构设计二、核心技术选型1.人体关键点检测算法选择：PP-TinyPose：百度飞桨轻量化模型，FP16精度下实现122FPS检测速度

编码追梦人·2025-04-30 23:06

【计算机视觉】OpenCV : 开源计算机视觉库的全面指南 | 超详细

目标检测与跟踪2.4机器学习与深度学习3.实战案例：从安装到代码实现3.1环境安装与配置Python安装（推荐）C++安装（Linux）3.2案例1：人脸检测（Haar级联）代码实现参数说明3.3案例2：YOLOv5

白熊188·2025-04-29 18:48

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的火车站行李检测系统：深度学习的应用与实现

引言随着现代社会交通的高速发展，火车站作为重要的交通枢纽，承载着大量的乘客与行李。为了保障火车站的安全，确保乘客的行李不含有危险物品，行李检测成为了火车站安检的一项重要任务。传统的行李安检往往依赖于人工检查和X射线设备，这不仅效率较低，而且容易漏检。而基于深度学习的目标检测技术，尤其是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列的算法，已经在多个领域取得了显著成绩，能够高效、准确地检测物品。本博

深度学习YOLO目标检测实战项目·2025-04-29 01:08

基于 EFISH-SBC-RK3588 的无人机环境感知与数据采集方案

NPU加速‌：6TOPS独立NPU（支持INT8/FP16混合运算），可直接部署YOLOv5、ResNet50等模型，实时处理激光雷达点云、多光谱图像等

电鱼智能·2025-04-27 16:13

YOLO 模型的深度剖析及其在生物医药领域的创新应用

初代YOLO将目标检测任务革命性地转化为单一神经网络的回归问题，在一个前向传播过程中完成图像中所有目标的定位与分类，相比传统滑动窗口算法，检测速度提升显著。

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-04-26 14:54

YOLO系列模型简介

该系列模型由JosephRedmon等人开发，自2016年的YOLOv1发布以来，已经经历了多个版本的迭代和发展，包括YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7及最新的

西北风^_^·2025-04-25 19:10

YOLOv5原理与代码实例讲解

YOLOv5原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1目标检测概述1.1.1目标检测的定义与挑战1.1.2目标检测的发展历程1.1.3目标检测的主要应用领域1.2YOLO系列算法概述

AI天才研究院·2025-04-25 14:08

YOLOv5-DeepSort 项目使用教程

项目使用教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/Yolov5-deepsort-inference1.项目介绍1.1项目概述YOLOv5-DeepSort是一个结合了YOLOv5

怀创宪·2025-04-25 13:00

如何用深度学习框架目标检测算法使用YOLOv5进行训练建筑物损伤分割与检测数据集完成建筑物损伤分割与检测任务建立基于深度学习卷积神经网络的建筑物损害分割与检测

使用YOLOv5进行训练建筑物损伤分割与检测数据集完成建筑物损伤分割与检测任务建立基于深度学习卷积神经网络的建筑物损害分割与检测文章目录**1.数据准备**数据集结构标注信息**2.格式转换****3.

计算机C9硕士_算法工程师·2025-04-24 18:51

YOLOv5改进实战 | 更换主干网络Backbone之轻量化网络Ghostnet

##一、理论奠基：GhostNet的轻量化密码###1.1幻影特征生成原理-**核心观察**：CNN特征图存在大量冗余，相似特征可通过廉价操作生成-**Ghost模块架构**：-**原始卷积**：1×1卷积生成m个特征图-**幻影生成**：对每个特征图应用3×3深度可分离卷积，生成s-1个幻影-**拼接输出**：总输出通道数m×s（s为超参数）###1.2计算复杂度对比|操作类型|标准卷积|Gho

Loving_enjoy·2025-04-24 11:34

yolov5选择合适自己的超参数-超参数进化Hyperparameter Evolution

yolov5选择合适自己的超参数-超参数进化HyperparameterEvolution前言1.初始化超参数2.定义fitness3.进化4.可视化报错问题前言yolov5提供了一种超参数优化的方法–

ayiya_Oese·2025-04-23 00:47

基于51单片机按摩椅和智能风扇控制系统

通过整合多种模块，如恒温加热模块、按键调节模块、LCD显示模块、PWM控制电机转动按摩模块、霍尔电路测速模块、PID

01单片机设计·2025-04-20 14:31

目标检测经典模型之YOLOv5-detect.py源码解析

代码解释3.对检测结果类别计数检查是否有检测结果统计每个类别的出现次数构建描述性字符串三、定义命令行参数四、主函数本帖是YOLOV5推理部分代码的中文逐行注释。

MickeyCV·2025-04-19 22:11

经典的YOLOv3和YOLOV5算法详解及代码复现

YOLO的基本原理YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种革命性的目标检测算法，它巧妙地将复杂的检测问题转化为回归问题。这种方法的核心在于将输入图像划分为S×S网格，每个网格负责预测其内部的物体位置和类别。具体来说，每个网格需要预测(B×5+C)个值，其中B代表边界框数量，C为类别数。最终，模型输出一个S×S×(B×5+C)大小的张量。YOLO的一个关键创新是使用非极大值抑制(NMS)算法

清风AI·2025-04-19 12:29

【边缘设备】yolov5训练与rknn模型导出并在RK3588部署~1.环境准备（亲测有效）

一、环境准备【边缘设备】yolov5训练与rknn模型导出并在RK3588部署~1.环境准备（亲测有效）二、环境验证【边缘设备】yolov5训练与rknn模型导出并在RK3588部署~2.环境验证（亲测有效

老周有AI~算法定制·2025-04-18 18:35

运行yolov5训练时遇到Exception: Dataset not found ❌

运行yolov5训练时遇到问题：Exception:Datasetnotfound❌在数据集已存在的情况下，遇到此问题，大概率是数据集路径存在问题，可以仔细翻看报错的输出提示，一般会有说：Datasetnotfound

筱戥芊茹·2025-04-14 13:35

YOLOv4：目标检测的卓越进展

YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法凭借其快速的检测速度和较高的准确率，成为目标检测领域的重要力量，而YOLOv4则是这一系列算法中的杰出代表，进一步推动了目标检测技术的发展。

北屿升：·2025-04-12 18:02

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