yolov5源码解读第27页

c#调用CUDA执行YOLOV5对象检测

c#使用调YOLOV5对象检测，并调用CUDA进行计算1.CUDA版本11.22.cuDNN用cudnn-windows-x86_64-8.9.3.28_cuda11-archive记得把压缩包的三个文件夹放到

xcagy·2023-10-16 08:56

FMDB源码解读

FMDB提供的事务，分专用事务和延期事务//专用事务-(void)inTransaction:(__attribute__((noescape))void(^)(FMDatabase*db,BOOL*rollback))block;//延期事务-(void)inDeferredTransaction:(__attribute__((noescape))void(^)(FMDatabase*db,B

China架构师·2023-10-16 05:01

模型量化

模型量化的原理与实践——基于YOLOv5实践目标检测的PTQ与QAT量化1、Tops是什么意思？

python算法工程师·2023-10-16 03:57

YOLOv5从训练到移植

图像标注可以看LabelImg安装与使用二、YOLOv5模型训练1、YOLOv5深度网络下载下载地址：YOLOv5模型2、安装环境依赖库安装命令语句pipinstall

醉雨轩^_^·2023-10-16 03:26

模型量化的原理与实践 —基于YOLOv5实践目标检测的PTQ与QAT量化

这里写自定义目录标题一、量化基础知识1.1Tops是什么意思？1.2什么是定点数？1.3定点数转换1.4什么是量化？1.5定点计算1.5.1定点计算——误差计算1.5.2定点计算——内存对比1.5.3定点计算——速度对比1.6量化有什么优缺点？2、线性映射非对称量化：3、逐层量化、逐组量化和逐通道量化4、在线量化和离线量化5、权重量化和权重激活量化6、量化的一般步骤三、模型校准1、什么是校准？2、

yhwang-hub·2023-10-16 03:26

Cocos Creator 源码解读：引擎启动与主循环

前言预备不知道你有没有想过，假如把游戏世界比作一辆汽车，那么这辆“汽车”是如何启动，又是如何持续运转的呢？如题，本文的内容主要为CocosCreator引擎的启动流程和主循环。而在主循环的内容中还会涉及到：组件的生命周期和计时器、缓动系统、动画系统和物理系统等...本文会在宏观上为大家解读主循环与各个模块之间的关系，对于各个模块也会简单介绍，但不会深入到模块的具体实现。因为如果把每个模块都“摸”一

程序猿TODO·2023-10-16 00:57

【学习笔记】YOLOv5训练自己的数据集

修改配置文件3.1AOCAOparameter.yaml3.2AOCAOmodel.yaml4.开始训练4.1改代码4.2训练过程4.3结果5.检测图片5.1改代码5.2运行代码5.3查看结果首先附上yolov5

邸笠佘司·2023-10-16 00:35

YOLOv5训练自己数据集（详细易懂版）

YOLOv5作为图像检测界的一哥，检测效果毋庸置疑，本篇文章就带你一起手把手教学YOLOv5实现1.下载YOLOv5源码官方下载地址：GitHub-ultralytics/yolov5:YOLOv5inPyTorch

超神了我的王·2023-10-16 00:34

YOLOv5训练自己的数据集(超详细)

YOLOv5训练自己的数据集整个过程主要包括：环境安装----制作数据集----模型训练----模型测试----模型推理一、准备深度学习环境本人的笔记本电脑系统是：Windows10首先进入YOLOv5

m0_61687959·2023-10-16 00:32

PyQt界面里如何加载本地视频以及调用摄像头实时检测（小白入门必看）

目录1.PyQt介绍2.代码实现2.1实时调用摄像头2.2使用YOLOv5推理2.3代码中用到的主要函数1.PyQt介绍PyQt是一个用于创建桌面应用程序的Python绑定库，它基于Qt框架。

陈子迩·2023-10-15 20:28

创新YOLOv5改进：结合全新可变形大核注意力（D-LKA Attention）实现多尺度目标涨点

提升多尺度目标检测，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:构建多尺度骨干和特征增强模块，提升小目标检测研究概括DLKA注意力的核心思想技术细节与创新点：代码使用配置文件如下研究概括这篇名为“超越自我注意：用于医学图像分割的变形大核注意力”（“BeyondSelf-Attention:Defor

一休哥※·2023-10-15 19:39

基于YOLOv5的车牌识别系统（YOLOv5+LPRNet）

YOLOv5网络结构图YOLOv5s的网络结构如图1所示，该结构分为四个部分输入端、Backbone（主干网络）、Neck网络和Prediction（输出端）。

txz2035·2023-10-15 19:39

yolov5+车辆重识别【附代码】

本篇文章主要是实现的yolov5和reid结合的车辆重识别项目。是在我之前实现的yolov5_reid行人重识别的代码上修改实现的baseline模型。

爱吃肉的鹏·2023-10-15 18:34

教你轻松在Ubuntu 部署yolov5，胎儿级教程

环境：JetsonxaviernxUbuntu18.04python3.8一、yolov5安装gitclonehttps://codechina.csdn.net/mirrors/ultralytics

爱编程的Zion·2023-10-15 08:10

竞赛选题深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测 - python opencv

文章目录1前言2实现效果3CNN卷积神经网络4Yolov56数据集处理及模型训练5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

laafeer·2023-10-15 07:19

yolov5模型通过Tengine框架部署在FT2000上全记录

一.前提：1.模型：yolov5-62.框架：Tengine3.FT2000：系统为国产版的linux二次开发系统，arm644.开发环境：虚拟机linux20.045.编译环境:git,g++,cmake,make二.开发环境搭建虚拟机linux下：编译工具下载与安装：sudoapt-getinstallcmakemakeg++git注意：此处有个坑aptinstall安装的cmake,版本最高

白蛋儿_爱编程~·2023-10-14 23:36

【Jetson平台 ubuntu 18.04 使用 TensorRT 加速 YOLOv5 检测】

1）克隆TensorRT代码首先克隆TensorRT编译YOLOv5的代码gitclonehttps://github.com/wang-xin

GUNDAM_EXIA_·2023-10-14 23:59

ubuntu下yolov5 tensorrt模型部署

燃烧的枫·2023-10-14 23:27

ThreadLocal源码解读

在学习Handler消息机制中Looper源码时看到ThreadLocal这个类，发现它很强大并且很方便的实现了对各个线程中Looper的管理。这个类的源码只有600行。下面先上一个简单的例子：publicclassThreadLocalTest{staticThreadLocalintLocals=newThreadLocal(){protectedIntegerinitialValue()

Comclay·2023-10-14 20:57

NameServer架构设计--源码解读

Broker消息服务器在启动时向所有NameServer注册，消息生产者（Producer）在发送消息之前先从NameServer获取Broker服务器地址列表，然后根据负载均衡算法从列表中选择一台消息服务器进行消息发送。NameServer与每台Broker服务器保持长连接，并间隔30s检测Broker是否存活，如果检测到Broker宕机，则从路由注册表中将其移除。但是路由变化不会马上通知消息生

hei禹·2023-10-14 15:40

PyTorch Quantization简介

基于YOLOv5实践目标检测的PTQ与QAT量化PyTorchQuantizationPyTorchQuantization是一种在机器学习中使用的技术，用于减少深度神经网络的大小和计算需求，使其更适合在内存和处理能力有限的设备上部署

python算法工程师·2023-10-14 14:21

python+大数据校园卡数据分析计算机竞赛

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于yolov5的深度学习车牌识别系统实现学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：4分工作量：4分创新点：3分该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐

Mr.D学长·2023-10-14 13:16

YOLOv5 源码理解

detect.py#推理importargparseimportcsvimportosimportplatformimportsysfrompathlibimportPathimporttorch#__file__--当前文件路径，与下面代码等价，类型不同，str类型FILE=Path(__file__).resolve()#/home/deep/lwj/yolov5-master/detect.

Kiiiim4499·2023-10-14 09:53

Paddle Lite在ARM上的应用，以Yolov5为例

whl包（arm，支持python、耗时分析功能）下载链接2.2.2自己编译(本地编译)三、模型转换（在本地环境中进行）四、模型部署，推理及应用4.1使用PaddleLite执行推理的主要步骤4.2以Yolov5

Sakura咻·2023-10-14 08:46

【Java】String类中equals方法源码解读

目录String类中的重写Object的equals()手写String中的equals()比较两个字符串的值是否相同——equals1.Java底层实现原理2.equals默认比较两个对象的内存地址是否相同3.自己定义的对象equals比较对象的属性值是否相同的话重写父类中（object）equals4.String类中的equals重写Object类中的equals，比较两个字符串值是否相同5

即使再小的船也能远航·2023-10-14 03:04

目标检测算法(三)YOLOv5 SPPF层的前身SPP-NET精细分析和讲解并附源码地址

SPP-NET(SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition)是一篇由KaimingHe、XiangyuZhang、ShaoqingRen和JianSun等人于2014年提出的论文，旨在提高深度卷积神经网络在图像分类和目标检测任务中的性能在传统的卷积神经网络中，通常使用全连接层来将卷积和池化层提取的特征映射

Snu77·2023-10-14 02:46

YoloV5|V7改进策略：全新特征融合模块AFPN，更换YoloV5|V7的Neck

文章目录摘要论文：《AFPN：用于目标检测的渐近特征金字塔网络》1、介绍2、相关工作3、渐进特征金字塔网络4、实验5、结论YoloV5改进方法测试结果YoloV7改进方法测试结果摘要目标检测中的特征金字塔结构

静静AI学堂·2023-10-13 20:21

YOLOv5改进AsymptoticFPN：优化渐近特征金字塔网络，增强非相邻层的直接交互，提升YOLO系列计算机视觉的效率

摘要：本文介绍了一种改进的AsymptoticFeaturePyramidNetwork（AFPN），用于优化YOLOv5目标检测算法中的特征金字塔网络（FPN）。

IpyVariable·2023-10-13 20:49

Golang中 slice 源码解读

如果我写得有不对的地方，或者哪里没有写完整，请及时留言slice定义Go语言中的slice是一种动态数组，可以根据需要动态地伸缩。slice在底层的实现中，是以数组为基础数据结构，通过指针引用底层数组的一个连续片段来实现的。在Go语言中，slice是一个结构体，定义如下：typeslicestruct{ptrunsafe.Pointer//指向底层数组的指针len,capint//当前slice的

D·B·Walter·2023-10-13 16:10

YOLOv5、YOLOv8改进：RepVGG结构

陈子迩·2023-10-13 15:07

使用Yolov5+Pytorch训练自定义目标检测模型

一、简介使用Pytorch、Yolov5和OpenCV，完成目标检测模型的训练和部署。项目的两个功能：（1）Yolov5离线文件夹：主要是为了照顾国内的网络环境。

ice小游·2023-10-13 11:15

[Yolo部署落地系列教程]（2）Yolov5之Pytorch部署

Yolov5之Pytorch部署前言代码介绍使用方式1.导入库2.定义推理单张图片函数3.实际测试推理单张图片4.定义推理图片文件夹函数5.实际推理图片文件夹6.定义推理视频函数7.实际推理视频模型库前言

是小晰瓜啊·2023-10-13 11:44

【yolov5】改进系列——特征图可视化

文章目录前言一、特征图可视化二、可视化指定层三、合并通道可视化总结前言对于特征图可视化感兴趣可以参考我的另一篇记录：六行代码实现：特征图提取与特征图可视化，可以实现分类网络的特征图可视化最近忙论文，想在yolov5

Cpsu·2023-10-13 11:09

【RKNN】YOLO V5中pytorch2onnx，pytorch和onnx模型输出不一致，精度降低

在yolov5训练的模型，转onnx，再转rknn后，测试发现：rknn模型，量化与非量化，相较于pytorch模型，测试精度都有降低onnx模型，相较于pytorch模型，测试精度也有降低，且与rknn

钱多多先森·2023-10-13 11:36

基于YOLOv5、YOLOv8的火灾检测（超实用毕业设计项目）

yolo系列文章目录摘要：基于YOLOV5模型的火灾检测系统用于日常生活中检测与定位火灾目标，包括建筑火灾、森林火灾等。

落叶霜霜·2023-10-13 08:25

[深度学习][转载]yolov5中3个损失函数含义

1.1网络结构yolov5给出了五个版本的网络结构：YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x。

FL1623863129·2023-10-13 07:18

yolov5中的位置损失到底有哪些？

今天就理一理yolov5的损失，并重点讲一下其中的位置损失。------------------------yolov5有三个损失函数：分类损失，位置损

猫猫与橙子·2023-10-13 07:17

【华为昇腾】【Atlas 200】【青云1000】YOLOv5训练并部署到青云1000 基于Ascend 310

YOLOv5训练并部署到青云1000准备数据集（PC）在个人电脑（PC）端准备待标注的图片，放置于全英文路径下AI辅助标注工具：X-Anylabeling昇腾模型适配工具（PC）在个人电脑（PC）端安装安装文档训练目标检测模型安装

__XWH1999__·2023-10-13 04:54

yolov5训练加速--一个可能忽视的细节（mmdetection也一样），为什么显卡使用率老是为0？

yolov5的训练参数里面有一个--cache，默认是ram，就是把解码后的图片保存在内存中。也可以是disk，就会把解码后的图片保存在硬盘上。

kv1830·2023-10-13 04:44

助力农作物病虫害检测识别，基于yolov3—yolov8开发构建马铃薯作物甲虫检测识别系统

Together_CZ·2023-10-13 01:06

【CANN训练营-模型部署入门】【CANN训练营0基础赢满分秘籍】昇腾310的Yolov5模型部署全流程课堂例程学习

Ascend训练营:yolov5目标检测代码C++版初探(310开发板运行)一、交叉编译环境安装以下都是在已经安装好CANN的情况下进行下一步的操作：(CANN安装参考:Ascend训练营请参考CANN

karartjjk·2023-10-12 22:24

yolov5自定义模型训练三

经过11个小时cpu训练完如下在runs/train/expx里存放训练的结果，测试是否可以检测ok网上找的这张识别效果不是很好，通过加大训练次数和数据集的话精度可以提升。训练后的权重也可以用视频源来识别，pythondetect.py--source0#webcamfile.jpg#imagefile.mp4#videopath/#directorypath/*.jpg#glob'https:/

iot-lorawan·2023-10-12 14:14

yolov5模型转换

yolov5本身release目录有提供了onnx转换好的模型，想着也自己操作一遍，可是实际操作却遇到了问题，这里做下记录方便后续可能用到安装onnx，转的时候提示出错ONNX:exportfailure0.1s

iot-lorawan·2023-10-12 14:14

yolov5自定义模型训练二

前期准备好了用于训练识别是否有火灾的数据集后就可以开始修改yolo相关文件来进行训练数据集放到yolov5目录里在data目录下新建yaml文件设置数据集信息如下在model文件夹下新增新的model文件开始训练训练出错确认后是对训练数据集文件夹里的文件名字有要求

iot-lorawan·2023-10-12 14:13

Spring三级缓存处理循环依赖源码解读

上一篇文章进行了spring三级缓存在源码中使用的简要概括，因为没有实际类的举例，阅读起来有点绕。本篇博客是我自己在阅读spring源码过程中，对三级缓存是如何处理循环依赖问题的细节理解。一方面希望对你有所帮助，另一方面也是对自己阅读源码的一个完整的总结过程。话不多说，进入正题。1.准备工作准备工作比较简单，准备两个类，然后类中相互引入作为对方的属性，在spring配置文件中注入，然后通过Clas

～小爷.·2023-10-12 12:03

RocketMQ从入门到精通汇总

目录01-RocketMQ整体理解与快速实战02-RocketMQ开发模型03-RocketMQ高级原理04-RocketMQ源码解读（更新中）05

关老头·2023-10-12 09:55

ubuntu配置yolov5环境

本文硬件平台为工控机，系统环境为ubuntu18配置yolov5步骤1.下载pytorch和torchvision软件包由于在线安装容易出现安装失败，所以本文使用的是本地安装。

谏书稀·2023-10-12 08:14

spring ioc源码解读

一、springioc源码解读1.加载静态资源ClassPathApplication,AnnotationConfigApplicationContext等spring容器通过加载spring配置信息

阿福66·2023-10-12 07:06

目标检测YOLO实战应用案例100讲-复杂交通场景下的运动目标检测（续）

目录基于改进Yolov5算法的运动目标检测研究4.1Yolov5s模型结构4.2数据集介绍4.2.1BDD100K数据集简介

林聪木·2023-10-12 06:06

百度一面：谈谈 @Transactional 的原理和坑

百度一面：谈谈@Transactional的原理和坑这篇文章，会先讲述@Transactional的4种不生效的Case，然后再通过源码解读，分析@Transactional的执行原理，以及部分Case

IT枫斗者·2023-10-12 06:34

推荐频道

yolov5源码解读