本文章记录在win10环境下用TensorRT推理YOLOv5.例子来源于大佬的项目：https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx，但此工程是在ubuntu上开发，在win10部署上不友好，故特作此贴。此贴致敬清华大佬王鑫宇，向王鑫宇学习！实战教程目录1.项目工程环境2.VS的环境配置3.YOLOV5工程编译问题4.模型转换与推理1.项目工程环境本文所用的环境如下：WIN10CUDA10.2CuDnn7.6.5TensorRT7.2.3.4OpenCV4.3.0VS20192.VS的环境配置本文不使用cmake建立VS工程，而是自己手动建立VS工程。因此在配置
目录1、前言2、数据集3、添加ECVBlock 4、BackBone+ECVBlock5、Head+ECVBlock6、训练结果6.1Backbone6.2Head1、前言 视觉特征金字塔在广泛的应用中显示出其有效性和效率的优越性。然而，现有的方法过分地集中于层间特征交互，而忽略了层内特征规则，这是经验证明是有益的。尽管一些方法试图借助注意机制或视觉变换器学习紧凑的层内特征表示，但它们忽略了对密集预测任务很重要的被忽略的角点区域。为了解决这一问题，本文提出了一种基于全局显式集中式特征规则的集中式特征金字塔（CFP）对象检测方法。具体而言，我们首先提出了一种空间显式视觉中心方案，其中使用轻量级M
YOLOv5github：GitHub-ultralytics/yolov5:YOLOv5🚀inPyTorch>ONNX>CoreML>TFLite先从github下载源码到本地，用pycharm打开工程 采集数据：本次采集数据采用的方式是录取视频，然后用python截取视频帧当做图片，这是处理代码：importcv2importosvideo_path="../test"save_path="../data/images"img_name=0forvideo_fileinos.listdir(video_path):cap=cv2.VideoCapture(os.path.join(vide
最近完成了一个项目，利用python+yolov5实现数字仪表的自动读数，并将读数结果进行输出和保存，现在完成的7788了，写个文档记录一下，若需要数据集和源代码可以私信。最后实现的结果如下：项目过程首先查阅文献和文档，好家伙，不看不知道，做相似项目的很多资料都是硕士研究生的毕业项目，看来还是有一定难度的，做完以后可以自己给自己颁发一个硕士研究生水平证明。先归纳一下我总体的思路： 第一步是利用各种目标检测技术（包括SSD，YOLO等，我用的是YOLOV5）从图中识别并提取仪表，这样做可以将仪表从复杂的背景图中提取出来，去掉无关紧要的背景信息，在后续训练的时候可以让网络更集中的学习
github地址：https://github.com/ultralytics/ultralyticsyolov8改进介绍YOLOv5目前仍然是很受到大家环境的，v8作为v5的升级之作效果的提升也非常明显，但相比YOLOv5确实没有作出较大改进，主要改进如下：Backbone:主干部分主要是将所有C3模块更换成C2f模块,C2f借鉴了YOLOv7的思想，个人感觉应该是这种多分支的残差连接给予了模型更丰富的梯度信息。C2f模块官方代码解析：这段代码对应路径为ultralytics/nn/modules.pytorch.split()的作用是把一个tensor拆分为多个tensor，相当于是con
文章目录官方ultralytics/yolov5代码复现，训练自己的数据集一、Requirements二、准备自己的数据集（VOC格式）1、创建数据集2、准备labels3、配置文件三、模型训练四、模型测试五、模型推理官方ultralytics/yolov5代码复现，训练自己的数据集一、Requirements本教程所用环境：代码版本V6.1，源码下载地址：https://github.com/ultralytics/yolov5.gitPytorch：1.10Cuda：11.1Python：3.7官方要求Python>=3.7andPyTorch>=1.7.通过gitclonehttps:/
一、Confusionmatrix混淆矩阵是一种可视化工具，特别用于监督学习。通过这个矩阵，可以很清晰地看出机器是否将两个不同的类混淆了。上图的表格其实就是confusionmatrixTrue/False：预测结果是否正确Positive/Negative：预测的方向是正方向还是负方向真阳性（TruePositive,TP）:预测为正样本，实际为正样本，预测正确真阴性（TrueNegative,TN）：预测为负样本，实际为负样本，预测正确假阳性（FalsePositive,FP）：预测为正样本，实际为负样本，预测错误（预测为正样本是错的）假阴性（FalseNegative,FN）：预测为负样
YOLO系列—YOLOV7算法（二）：YOLOV7算法detect.py代码解析parser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--weights',nargs='+',type=str,default='yolov7.pt',help='model.ptpath(s)')#测试所使用的权重文件parser.add_argument('--source',type=str,default='inference/images',help='source')#测试的图片/图片文件夹/摄像头接口parser.add_argument('--i
YOLO系列—YOLOV7算法（二）：YOLOV7算法detect.py代码解析parser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--weights',nargs='+',type=str,default='yolov7.pt',help='model.ptpath(s)')#测试所使用的权重文件parser.add_argument('--source',type=str,default='inference/images',help='source')#测试的图片/图片文件夹/摄像头接口parser.add_argument('--i
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