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  【Yolov5】保姆級(jí)別源碼講解之-推理部分detect.py文件

  克隆一下yolov5的代碼 配置好項(xiàng)目所需的依賴包 opt 為執(zhí)行可以傳遞的參數(shù) 具體的參數(shù)如圖所示，比較重要的參數(shù) weights權(quán)重文件、–source 數(shù)據(jù)集合 – data 數(shù)據(jù)集的配置 weights 權(quán)重文件 – source 為需要推理的原圖 data參數(shù) 數(shù)據(jù)配置 imgsz 參數(shù)是訓(xùn)練配置圖片的大小 device 設(shè)備信

  2024年02月08日

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  YOLOv5 白皮書-第Y5周：yolo.py文件解讀

  ?? 本文為??365天深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練營(yíng) 中的學(xué)習(xí)記錄博客 ?? 原作者：K同學(xué)啊|接輔導(dǎo)、項(xiàng)目定制 ?? 我的環(huán)境： ● 語(yǔ)言環(huán)境：Python 3.8 ● 數(shù)據(jù)集：coco128 ● 深度學(xué)習(xí)環(huán)境：Pytorch 本周任務(wù)：將YOLOv5s網(wǎng)絡(luò)模型中的C3模塊按照下圖方式修改形成C2模塊，并將C2模塊插入第2層與第3層之

  2024年02月07日

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  yolov5-Lite通過(guò)修改Detect.py代碼實(shí)現(xiàn)靈活的檢測(cè)圖像、視頻和打開攝像頭檢測(cè)

  這里項(xiàng)目鏈接查看，或者這里下載。 經(jīng)過(guò)本人測(cè)試，與yolov5-7.0相比，訓(xùn)練好的權(quán)重文件大小大約是yolov5-7.0的0.3倍（yolov5-Lite——3.4M，yolov5-7.0——13M），置信度均在0.9之上。特別的，我之所以使用此Lite改進(jìn)算法，是因?yàn)樾枰渴鹪谥悄苄≤嚿蠈?shí)現(xiàn)圖像識(shí)別的功能，而小車上

  2024年02月04日

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  yolov5修改骨干網(wǎng)絡(luò)-使用自己搭建的網(wǎng)絡(luò)-以efficientnetv2為例

  yolov5修改骨干網(wǎng)絡(luò)–原網(wǎng)絡(luò)說(shuō)明 yolov5修改骨干網(wǎng)絡(luò)-使用pytorch自帶的網(wǎng)絡(luò)-以Mobilenet和efficientnet為例 yolov5修改骨干網(wǎng)絡(luò)-使用自己搭建的網(wǎng)絡(luò)-以efficientnetv2為例 增加網(wǎng)絡(luò)的深度depth能夠得到更加豐富、復(fù)雜的特征并且能夠很好的應(yīng)用到其它任務(wù)中。但網(wǎng)絡(luò)的深度過(guò)深會(huì)面臨梯度

  2024年01月25日

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• yolov5訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集問(wèn)題排除

  D:ProgramDataAnaconda3envsyolov5python.exe D:/yxt/yolov5-master/train.py Traceback (most recent call last): ? File \\\"D:ProgramDataAnaconda3envsyolov5libsite-packagesgit__init__.py\\\", line 140, in module ? ? refresh() ? File \\\"D:ProgramDataAnaconda3envsyolov5libsite-packagesgit__init__.py\\\", line 127, in refresh ? ? if not Git.refresh(p

  2024年04月11日

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  Ai實(shí)現(xiàn)FPS游戲自動(dòng)瞄準(zhǔn) yolov5fps自瞄

  大家好 我是 畢加鎖 (鎖!) 今天來(lái)分享一個(gè)Yolov5 FPS跟槍的源碼解析和原理講解。代碼比較粗糙 各位有什么優(yōu)化的方式可以留言指出，可以一起交流學(xué)習(xí)。? 需要了解的東西和可能會(huì)遇到的問(wèn)題 1.xy坐標(biāo)點(diǎn)與當(dāng)前鼠標(biāo)的xy坐標(biāo)點(diǎn)距離計(jì)算 2.獲取窗口句柄，本文使用的是根據(jù)窗口名

  2024年02月02日

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• Yolov5使用Ai實(shí)現(xiàn)FPS游戲自動(dòng)瞄準(zhǔn)

  自動(dòng)瞄準(zhǔn)技術(shù)已經(jīng)成為了許多FPS游戲玩家們追求的終極目標(biāo)之一。近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，越來(lái)越多的自動(dòng)瞄準(zhǔn)工具開始出現(xiàn)，其中最為流行且表現(xiàn)出色的莫過(guò)于 Yolo 系列目標(biāo)檢測(cè)算法，特別是 Yolov5。本文將介紹如何使用 Yolov5 算法實(shí)現(xiàn) FPS 游戲自動(dòng)瞄準(zhǔn)。 xy坐標(biāo)

  2024年02月09日

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  Jetson Nano配置YOLOv5并實(shí)現(xiàn)FPS=25

  JetPack 4.6——2021.8 yolov5-v6.0版本 使用的為yolov5的yolov5n.pt，并利用tensorrtx進(jìn)行加速推理，在調(diào)用攝像頭實(shí)時(shí)檢測(cè)可以達(dá)到FPS=25。 在打開的文檔的末尾添加如下： 保持并退出，終端執(zhí)行 1.打開終端輸入： 2.修改nvzramconfig.sh文件 3.重啟Jetson Nano 4.終端中輸入： 可查看到swap已經(jīng)變?yōu)?/p>

  2024年02月13日

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  yolov5檢測(cè)框重合重復(fù)，手動(dòng)調(diào)參方法(調(diào)整detect,val的conf,iou)

  出現(xiàn)上述問(wèn)題一般是整體檢測(cè)方向沒錯(cuò)，但conf-thres和iou-thres的參數(shù)需要調(diào)整。（在默認(rèn)值0.25和0.45的基礎(chǔ)上，提高置信區(qū)間，降低iou） 1、目的：本身conf-thres和iou-thres參數(shù)在detect.py文件配置（配置的地方如下圖），調(diào)好參數(shù)開始訓(xùn)練，訓(xùn)練后的結(jié)果若大體滿意，但細(xì)節(jié)需要通

  2024年02月04日

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  yolov5識(shí)別cf火線敵人（FPS類的AI瞄準(zhǔn)）詳細(xì)教程二

  以下代碼只可用于私服，不可商用，代碼完全開源，主要用于學(xué)習(xí)， 上篇文章已經(jīng)寫了yolov5的基礎(chǔ)用法，這篇文章主要是將我對(duì)yolov5模型的修改，用于實(shí)現(xiàn)對(duì)屏幕進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)識(shí)別并將鼠標(biāo)移動(dòng)到人體指定位置的功能，改動(dòng)的代碼不是很多，我盡量說(shuō)的詳細(xì)一些供大家學(xué)習(xí)。

  2024年02月09日

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