文章目录前言前提说明一、环境搭建1.1、GPU环境Anaconda安装CUDA安装CUDNN安装（可不装，加速深度学习用途）二、项目启动2.1、构建yolov5环境2.2、实战深度学习预测示例1：预测图片示例2：预测视频上面案例过程中的问题1、CUDA不匹配当前GPU的版本（卸载重装）2、重新安装pyotrch版本2.3、训练模型YOLOv5神经网络案例1：训练官方提供的数据集直接运行可能碰到的问题解决方案问题1、出现从github上下载的情况，速度特别慢问题2：'distutils'hasnoattribute'version'问题3：variableKMP_DUPLICATE_LIB_OK
一、修改val.py文件data换为自己的数据集对应的yaml文件weights换为训练自己数据集得到的权重batchsize这里要设置为1 二、运行val.py文件后可得pre-process：图像预处理时间，包括图像保持长宽比缩放和padding填充，通道变换（HWC->CHW）和升维处理等；inference：推理速度，指预处理之后的图像输入模型到模型输出结果的时间；NMS：你可以理解为后处理时间，对模型输出结果经行转换等；FPS=1000ms除以这三个时间之和
运行YOLOv5时报错：AttributeError:Can'tgetattribute'SPPF'on解决办法如下：首先找到YOLOv5下的这个文件打开 打开文件往下翻找到classSPP这一行，我的是在166行，在这一行上面添加下面的程序添加class SPPFclassSPPF(nn.Module):def__init__(self,c1,c2,k=5):super().__init__()c_=c1//2self.cv1=Conv(c1,c_,1,1)self.cv2=Conv(c_*4,c2,1,1)self.m=nn.MaxPool2d(kernel_size=k,stride=1
yolov5输出检测框的中心位置，框的长宽，框的位置，以及输出对应标签格式的输出。模型读取每个图片，并将上述的信息依此输出到同名的txt文件中保存，具体需要哪些坐标可以自己选。更改信息在detect.py文件中，需要更改的第一个地方在如下地方，输出位置在runs/detect/exp中#自己改的部分location_center_dir=str(save_dir)+'/detect_location'ifnotos.path.exists(location_center_dir):os.makedirs(location_center_dir)location_center_path=loca
一、摔倒检测识别摔倒准确来说应使用人体姿态检测，通过判断前后帧的人体关键点的坐标变化来判断人是否摔倒，使用openpose或者mmpose进行摔倒检测有两个问题：第一，后处理算法比较复杂，openpose和其他关键点检测模型只是给出人体各个器官的点位坐标，而具体需要识别什么，就要自行通过这些坐标进行算法设计，比如引体向上计数，可以通过判断头部节点与肘部节点的坐标进行判断计数，对于摔倒，可以通过判断视频前后帧的头部，腰部等关节点进行检测，判断是否摔倒，如：在算法设计上是一件比较复杂的事情，要考虑会不会对坐下或者蹲下系鞋带的人进行误判，上图是mmpose进行检测，按视频效果，很难分离坐下和摔倒；第
YOLOv5s训练结果result.txt绘制loss/mAP等曲线对比图引用代码'''我的训练完是csv格式，另存为txt格式即可画loss图的代码，前提是results.txt文档中只能是数字，先删除掉txt中的字符我的第1列是epoch是0，1，2，...的格式，删掉逗号第2、3、4列分别是box、objectness、classification的loss值'''importosimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpylabasplfrommpl_toolkits.axes_grid1.inset_locatorimport
问题描述：我们在跑YOLOv5官方数据集时，出现这个错误，ImportError:Failedtoinitialize:Badgitexecutable.具体错误如下ImportError:Failedtoinitialize:Badgitexecutable.Thegitexecutablemustbespecifiedinoneofthefollowingways:-beincludedinyour$PATH-besetvia$GIT_PYTHON_GIT_EXECUTABLE-explicitlysetviagit.refresh()Allgitcommandswillerrorunti
目录 1.RIFormer介绍2. RIFormer引入到yolov52.1在models/backbone/RIFormer.py新建 2.2yolo修改2.3 yolov5s_C2f_RIFormerBlock.yaml
更多视觉项目请见：小白学视觉概述YOLOv7姿态估计：一种快速准确的人体姿态估计模型人体姿态估计是计算机视觉中的一项重要任务，具有各种应用，例如动作识别、人机交互和监控。近年来，基于深度学习的方法在人体姿态估计方面取得了显著的性能。其中最流行的深度学习方法之一是YOLOv7姿态估计模型。算法YOLOv7姿态估计模型是YOLOv7目标检测模型的扩展，使用单个神经网络同时预测图像中多个物体的边界框和类别概率。在YOLOv7姿态估计模型中，网络预测每个人的关键点位置，从而可以用于估计人的姿态。网络YOLOv7姿态估计模型基于深度卷积神经网络架构，由多个卷积层、最大池化和全连接层组成。网络接受输入图
使用moveit_setup_assistant配置机械臂（下）序在开篇博主先说一下博主使用的moveit_setup_assistant用的ubuntu16.04+ros_kinetic版本配置的，因为使用相同的方法在melodic中配置，无论如何也不能与gazebo联动，各位可以装个虚拟机在kinetic中配置完再拿到melodic中使用，或者在20.04环境中配置。开头介绍一下博主踩过的坑，接下去介绍如何进行配置，这里还是在18.04中为例进行配置，各位在自行配置的时候参照相同步骤即可。启动moveit!setupassistant在之前的环境配置篇已经配置好ros以及moveit，打开
