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YoloV5改进策略：EfficientViT，提升YoloV5的速度和精度，打造高效的YoloV5
将EfficientViT引入到YoloV5中，打造实时高效的YoloV5，效果如何呢？这篇文章将告诉你答案！ YoloV5官方代码测试结果 YOLOv5l summary: 267 layers, 46275213 parameters, 0 gradients, 108.2 GFLOPs
35810编辑于 2024-10-22 - 来自专栏vanguard
Yolov5 Retrain
Environment 注意Pytorch版本问题 https://pytorch.org/get-started/locally/ git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 cd yolov5 pip install -U -r requirements.txt # -q python3 -c "from yolov5.utils.google_utils import 创建标签 Image Annotation # images folder + labels folde | ---- yolov5 | ---- datasets | | --- images 1gDZ2xcTOgR39tGGs-EZ6i3RTs16wmzZQ#scrollTo=GD9gUQpaBxNa coco128 https://pan.baidu.com/s/1bzq6mpXwvJbwyUnLY79fwA 提取码： 55q6 yolov5
83030发布于 2021-07-21 - 来自专栏AI智韵
YoloV5改进策略：RefConv打造轻量化YoloV5利器
我们使用RefConv替换YoloV5中的卷积，既能提高精度，又能降低运算量，使得模型更加轻量化！ YoloV5官方结果 YOLOv5l summary: 267 layers, 46275213 parameters, 0 gradients, 108.2 GFLOPs
23410编辑于 2024-10-22 - 来自专栏AI智韵
YoloV5改进策略：LSKNet加入到YoloV5中，打造更适合小目标的YoloV5
我们将其引入到YoloV5网络，进一步探索LSKNet在Yolo系列框架的应用，优化网络的性能。
26210编辑于 2024-10-22 - 来自专栏叶子的开发者社区
【yolov5目标检测】使用yolov5训练自己的训练集
train可以用同一个，因此我这里只用了一个images 其中images装的是图片数据，labels装的是与图片一一对应同名的yolo格式txt，即类别号，经过归一化的中心x和y坐标以及宽和高 下载yolov5 到GitHub上下载整个项目的压缩包zip下来 下来解压zip，把我们刚刚的数据集也放进去 再下载一个yolov5的预训练模型，我这里选择yolov5n.pt，下下来也放到解压文件夹中 然后用 pycharm打开这个文件夹，看看哪里标红还差什么软件包没安装给安装上 配置yaml 先配置一下yolov5预训练模型的yaml，我下载的是yolov5n.pt模型，因此需要配置一下yolov5n.yaml ，修改nc的数值为类别数目，我这里的数据集只有乌骨鸡和狮头鹅，因此改成2 # YOLOv5 by Ultralytics, AGPL-3.0 license # Parameters nc: 2 16,30, 33,23] # P3/8 - [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16 - [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32 # YOLOv5
1.9K20编辑于 2023-10-23 - 来自专栏编程杂记
【YOLOv5】--图像增强部分
YOLOV5关于对图像的增强可谓是下了一番功夫，在代码部分之间就做到图像增强，可以说是功能越来越自动化，人工参与程度越来越低，下面就来详细了解一下YOLOv5所用的图像增强方法。 1. Mosaic 这里yolov5还额外提出了一个9图的mosaic操作，9张图像，拼接在一起处理，图像更大了而且label也更多，训练一张这样的拼接图像等同与训练了9张小图。
69010编辑于 2024-01-17 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
离岗识别 yolov5
离岗识别算法模型通过yolov5网络模型技术，离岗识别可以自动识别现场画面中人员离岗等行为，发现违规行为立即抓拍告警。 YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。 而YOLOv5的Neck网络中，采用借鉴CSPnet设计的CSP2结构，从而加强网络特征融合能力。 下图展示了YOLOv4与YOLOv5的Neck网络的具体细节，通过比较我们可以发现：（1）灰色区域表示第1个不同点，YOLOv5不仅利用CSP2_\1结构代替部分CBL模块，而且去掉了下方的CBL模块； （2）绿色区域表示第2个不同点，YOLOv5不仅将Concat操作之后的CBL模块更换为CSP2_1模块，而且更换了另外一个CBL模块的位置；（3）蓝色区域表示第3个不同点，YOLOv5中将原始的CBL
53700编辑于 2023-05-20 - 来自专栏登神长阶
【论文复现】YOLOv5复现
作为YOLO系列中的佼佼者，YOLOv5可以被视为YOLOv4的升级版，通过对网络结构、优化器超参数、数据预处理超参数以及损失函数超参数等多个方面进行精细调整，YOLOv5的性能相较于YOLOv4有了显著提升 主干网络方面，YOLOv5与YOLOv4均采用了基于CSP结构的CSPDarkNet网络。 而YOLOv5则对此进行了调整，采用了“3993”的结构，以便在模型深度上进行缩放。 使用方式 创建python虚拟环境 conda create -n yolov5 python=3.8 conda activate yolov5 安装相关依赖 pip install -r requirents.txt 准备数据集（如果需要从头训练YOLOv5模型，则需要下载数据集，如果只是使用YOLOv5进行目标检测则可以不用下载，可以使用自己的数据进行测试） 1.官网下载COCO数据集，如下图红色框所示 https
1K10编辑于 2024-11-30 - 来自专栏YOLO大作战
YOLOv5改进： RT-DETR引入YOLOv5，neck和检测头助力检测
本文独家改进： 1） RT-DETR neck代替YOLOv5 neck部分； 2）引入RTDETRDecoder 1.RT-DETR介绍 论文： https://arxiv.org/pdf/2304.08069 2.RT-DETR引入到YOLOv5 2.1 RT-DETR加入common.py class RepConv(nn.Module): """ RepConv is a basic rep-style out_w), torch.cos(out_w), torch.sin(out_h), torch.cos(out_h)], 1)[None] 2.2 yolov5s_RTDETR_neck.yaml # YOLOv5 1, Conv, [1024, 3, 2]], # 7-P5/32 [-1, 3, C3, [1024]], [-1, 1, SPPF, [1024, 5]], # 9 ] # YOLOv5
2K10编辑于 2023-12-17 - 来自专栏燧机科技-视频AI智能分析
电子封条监控系统 yolov5
YOLOv5中在训练电子封条监控系统算法模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法，该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。
42820编辑于 2023-09-14 - 来自专栏软件研发
讲解YOLOv5模型剪枝压缩
在本文中，我们将讲解如何使用YOLOv5模型进行剪枝压缩，以实现模型的高效部署。YOLOv5简介YOLOv5是由ultralytics团队开发的目标检测模型，具有高精度和高效率的特点。 YOLOv5模型剪枝压缩方法在进行YOLOv5模型剪枝压缩时，可以采用以下几种常用的方法：1. 通道剪枝通道剪枝是指通过剪枝模型中的冗余通道来减少模型的参数和计算量。 实施步骤下面是使用YOLOv5模型进行剪枝压缩的简要步骤：准备数据集和模型：首先准备训练数据集，并使用训练数据集训练一个YOLOv5模型。 以下是YOLOv5的一些缺点：检测小目标的能力相对较弱：YOLOv5在检测小目标时会面临一些挑战，因为小目标通常具有较少的像素，并且难以获取足够的上下文信息。 这可能导致YOLOv5在小目标检测方面的性能较弱。高分辨率下的推理速度较慢：YOLOv5在高分辨率下进行推理时，由于需要处理更多的像素，速度会相对较慢。
1.2K11编辑于 2023-12-08 YOLOV5之TensorRT模型部署
在AI技术从实验室走向产业化的过程中，YOLOv5与TensorRT的组合因其高性能推理能力成为计算机视觉领域的黄金搭档。 精度与速度的动态权衡YOLOv5通过模型剪枝、量化等优化手段，可在TensorRT加速下实现FPS（每秒帧率）与mAP（平均精度）的动态调节。
34810编辑于 2025-11-04- 来自专栏叶子的开发者社区
yolov5多个框重叠问题
NMS（Non-Maximum Suppression，非极大值抑制）是一种在计算机视觉和目标检测领域常用的技术。它通常用于在图像或视频中找出物体或目标的位置，并剔除重叠的边界框，以确保最终的检测结果准确且不重叠。
1.1K10编辑于 2023-10-23 - 来自专栏AI科技评论
当YOLOv5遇见OpenVINO！
1 YOLOv5网络 YOLOv5 于2020年6月发布！一经推出，便得到CV圈的瞩目，目前在各大目标检测竞赛、落地实战项目中得到广泛应用。 YOLOv5在COCO上的性能表现： ? YOLOv5代码链接：https://github.com/ultralytics/yolov5 YOLOv5一共有4个版本，分别是Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x，其中性能依次增强 3 重新训练YOLOv5 3.1 下载YOLOv5代码和权重文件 大家可以直接clone YOLOv5官方github代码： git clone https://github.com/ultralytics /yolov5 也可以在官方github的releases中下载正式发布的版本： https://github.com/ultralytics/yolov5/releases 我们这里下载YOLOv5 值得注意，目前YOLOv5已更新至v5.0，但在实际转换OpenVINO™工具套件推理应用中遇到不少问题，为了方便使用，这里推荐较稳定的YOLOv5 v3.1版本。 ?
2.9K61发布于 2021-07-03 - 来自专栏机器学习AI算法工程
YOLOv5：道路损伤检测
AI项目体验地址 https://loveai.tech IMSC团队(Hedge等，来自美国南加州大学和约旦德国约旦大学)，提出方法基于 ultralytics-YOLO (u-YOLO) [YOLOv5
2.1K50发布于 2021-07-14 - 来自专栏全栈程序员必看
【Yolov5】1.认真总结6000字Yolov5保姆级教程
目录 一、前言 二、学习内容 二、版本与配置声明 三、Yolov5的准备 1.下载Yolov5 2.安装依赖库 3.运行检测 四、训练集 五、制作标签 1.下载labelme 2.安装依赖库 3.labelme 如果深入想了解yolov5的原理，可以去看热度比较高的博主做的 3.如果有问题可以在评论区里讨论，或者私信我都行，提问前请先点赞支持一下博主^_^。 二、学习内容 2020年6月25日，Ultralytics发布了YOLOV5 的第一个正式版本，其性能与YOLO V4不相伯仲，同样也是现今最先进的对象检测技术，并在推理速度上是目前最强，yolov5按大小分为四个模型 今天我们来学习一下如何简单使用这个算法 文章特点：一个完整的流程，从头教到尾，不讲冗长的理论，实操，看完本篇文章，训练与识别都是没有问题的，我以王者荣耀作为训练集，可以先看看效果 Yolov5展示视频（ 的准备 1.下载Yolov5 https://github.com/ultralytics/yolov5，放在合理的位置，如果这个下的慢的话见文末资源 2.安装依赖库 “版本声明”中的库需要安装的，主要的是这几个
10.9K32编辑于 2022-07-23 - 来自专栏全栈文档库
YOLOv5实现目标检测
本文介绍了如何配置yolov5的运行环境、如何进行数据标注、如何通过yolov5训练数据集实现图片的目标检测。 二、下载解压yolov5代码 GitHub上yolov5下载地址：https://github.com/ultralytics/yolov5 这个代码包作就是yolov5的项目文件，下载之后解压。 我们切换到我们刚刚创建的虚拟环境yolov5下： conda activate yolov5 #切换到yolov5虚拟环境 可以看到我们从base环境(Anaconda自带的默认环境)切换到了yolov5 2、pip安装yolov5所需要的第三方库 conda activate yolov5 #切换到yolov5虚拟环境 d: cd D:\Projects\PyCharm\YoLo\yolov5 #切换目录到 上下载的yolov5项目路径。
8403433编辑于 2024-02-03 - 来自专栏一些有趣的Python案例
GitHub YOLOv5 开源代码项目系列讲解（六）------使用云端GPU训练Yolov5模型
本专栏将从安装到实例运用全方位系列讲解 GitHub YOLOv5 开源代码。 专栏地址：GitHub YOLOv5 开源代码项目系列讲解 目录 1 登录云端 GPU 网站 2 传入文件到云端 3 解压缩文件夹 4 进入文件路径 5 安装装所需环境 6 添加 tensorboard 插件 7 打开 tensorboard 8 运行 train.py ---- 1 登录云端 GPU 网站 打开网址：google colab 2 传入文件到云端 将本地压缩好的 yolov5 unzip /content/yolov5-v5.0.zip -d /content/yolov5 4 进入文件路径 进入到红框所指文件夹中 %cd /content/yolov5/yolov5 python train.py --rect 再回到上一步运行的 tensorboard 页面中刷新 云端 GPU 训练 yolov5 模型至此讲解完成。
1.7K21发布于 2021-09-07 - 来自专栏DeepHub IMBA
使用FastAPI部署Ultralytics YOLOv5模型
所以在本文中，我们将介绍如何使用FastAPI的集成YOLOv5，这样我们可以将YOLOv5做为API对外提供服务。 Python有几个web框架，其中最突出的两个是Flask和FastAPI。 # Install dependencies: pip install -r requirements.txt ├── segmentation.py # Importing the local YOLOv5 and resize images └── yolov5 # You can obtain this from https://github.com/ultralytics/yolov5 main.py /yolov5 '， ' custom '， path= ' ./model/best.pt '， source= ' local '):它从本地目录加载自定义yolov5模型。' 这样我们的程序就完成了 总结 这里我们看到了yolov5模型的部署的完整过程，并且这个过程是可以应用到生产环境的。但是这里我们发现了一个新的命令 'uvicorn'.
1.3K31编辑于 2023-10-31 - 来自专栏云开发小程序1
YOLOV5入门讲解+常用数据集
YOLOV5 YOLOV5目前的四个版本与版本对应的不同的性能如下图： YOLOV4出现之后不久，YOLOv5横空出世。 YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进，检测性能得到进一步的提升。 虽然YOLOv5算法并没有与YOLOv4算法进行性能比较与分析，但是YOLOv5在COCO数据集上面的测试效果还是挺不错的。 大家对YOLOv5算法的创新性半信半疑，有的人对其持肯定态度，有的人对其持否定态度。 YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。
13.3K20编辑于 2023-10-14
腾讯云开发者
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