摘要：学习别人的开源项目是日常的一项必备技能，本文通过一个车辆跟踪（YOLOv5+DeepSort）的例子介绍如何配置和调试GitHub上的开源代码。以第一人称的视角给出本人调试代码的过程，包括项目readme的阅读、python环境配置、代码调试运行等，详细的过程已录制在视频中。完整的代码和配置文件可三连博主B站视频后获取。关注视频获取代码资料：https://www.bilibili.com/video/BV1W34y1Y71w/（欢迎关注博主B站视频）前言 相传，当你找到一处好代码，雄心勃勃打算“学习”一下时，总会出现一些“灵异事件”，武力值低的人往往“出师未捷身先死”。别
layout:posttitle:深度学习环境搭建subtitle:深度学习环境搭建date:2021-04-25author:Yinheader-img:img/post-bg-cook.jpgcatalog:truetags:-深度学习目录一、PC机训练环境搭建（一）、Ubuntu安装1、准备工作1）下载ubuntu镜像2）制作U盘启动盘3、系统安装#1）设置启动项2）正式安装3）安装完系统后要做的事情（二）、深度学习环境搭建1、NVIDIA驱动安装cuda，cudnn安装2、python安装3、opencv编译安装（三）、Darknet框架、yolov3介绍一、PC机训练环境搭建（一）、
layout:posttitle:深度学习环境搭建subtitle:深度学习环境搭建date:2021-04-25author:Yinheader-img:img/post-bg-cook.jpgcatalog:truetags:-深度学习目录一、PC机训练环境搭建（一）、Ubuntu安装1、准备工作1）下载ubuntu镜像2）制作U盘启动盘3、系统安装#1）设置启动项2）正式安装3）安装完系统后要做的事情（二）、深度学习环境搭建1、NVIDIA驱动安装cuda，cudnn安装2、python安装3、opencv编译安装（三）、Darknet框架、yolov3介绍一、PC机训练环境搭建（一）、
原论文链接：https://gitee.com/shaoxuxu/DeepLearning_PaperNotes/blob/master/YOLOv1.pdf笔记版论文链接：https://gitee.com/shaoxuxu/DeepLearning_PaperNotes/blob/master/YOLOv1-PaperNotes.pdf你只需要看一次：统一的、实时的目标检测1.简介（1）主要作者简介： JosephRedmon：YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、DarkNet深度学习框架。 RossGirshick：人称RGB大神，主要论文有DPM、R-CNN、FastR-C
原论文链接：https://gitee.com/shaoxuxu/DeepLearning_PaperNotes/blob/master/YOLOv1.pdf笔记版论文链接：https://gitee.com/shaoxuxu/DeepLearning_PaperNotes/blob/master/YOLOv1-PaperNotes.pdf你只需要看一次：统一的、实时的目标检测1.简介（1）主要作者简介： JosephRedmon：YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、DarkNet深度学习框架。 RossGirshick：人称RGB大神，主要论文有DPM、R-CNN、FastR-C
首先执行扩展包的导入：importargparseimportosimportplatformimportsysfrompathlibimportPathimporttorchFILE=Path(__file__).resolve()#获取detect.py在电脑中的绝对路径ROOT=FILE.parents[0]#获取detect.py的父目录（绝对路径）ifstr(ROOT)notinsys.path:#判断detect.py的父目录是否存在于模块的查询路径列表sys.path.append(str(ROOT))#addROOTtoPATHROOT=Path(os.path.relpa
首先执行扩展包的导入：importargparseimportosimportplatformimportsysfrompathlibimportPathimporttorchFILE=Path(__file__).resolve()#获取detect.py在电脑中的绝对路径ROOT=FILE.parents[0]#获取detect.py的父目录（绝对路径）ifstr(ROOT)notinsys.path:#判断detect.py的父目录是否存在于模块的查询路径列表sys.path.append(str(ROOT))#addROOTtoPATHROOT=Path(os.path.relpa
摘要：跌倒监测系统用于智能化监测是否有行人跌倒，通过YOLOv5的深度学习技术对视频、图片、摄像头等画面进行跌倒检测，分析并安全提醒。在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、PyQt的UI界面及训练数据集。跌倒监测系统主要用于日常生活中行人跌倒情况的识别，监测画面中可能已经出现跌倒的行人位置、数目、置信度等；模型易于更换和改进，系统设计有注册登录功能，方便用户进行管理和使用；跌倒监测结果实时显示，可用于安防监控，也可用于跌倒情况自动化分析。博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。本博文目录如下：目录前言1.效果演示2.跌
摘要：跌倒监测系统用于智能化监测是否有行人跌倒，通过YOLOv5的深度学习技术对视频、图片、摄像头等画面进行跌倒检测，分析并安全提醒。在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、PyQt的UI界面及训练数据集。跌倒监测系统主要用于日常生活中行人跌倒情况的识别，监测画面中可能已经出现跌倒的行人位置、数目、置信度等；模型易于更换和改进，系统设计有注册登录功能，方便用户进行管理和使用；跌倒监测结果实时显示，可用于安防监控，也可用于跌倒情况自动化分析。博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。本博文目录如下：目录前言1.效果演示2.跌
摘要：行人车辆检测与计数系统用于交通路口行人及车辆检测计数，道路人流量、车流量智能监测，方便记录、显示、查看和保存检测结果。本文详细介绍行人车辆检测，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、PyQt的UI界面以及训练数据集。在界面中可以选择各种行人车辆图片、视频进行检测识别与计数；可对图像中存在的多个目标进行识别分类。博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。本博文目录如下：目录前言1.效果演示2.算法原理与数据集3.行人车辆检测与计数系统下载链接结束语➷点击跳转至文末所有涉及的完整代码文件下载页☇完整代码下载：https
