博主电脑配置是AMDR53600，NvidiaRTX306012G，16G3200MHz内存，训练数据集是自建数据集，大约1200张图片，3个检测目标。 训练YOLOv5-5.0版本的模型参数设置，模型是yolov5s，epoch150（如果想要更好的mAP@0.5:0.95指标可以设置的更大，博主这个收敛的太快了就没设太多），batchsize32或者64，imgsize640,640，其他均为默认。 在最初训练模型的时候训练一次epoch大约需要3分钟，而且不管怎么设置参数，训练时间都不会改变太多，都在3分钟左右，博主期初是因为自己没用GPU跑，但是显存是实实在在的吃满了，但利率用
主要实现的AI算法有：目标检测、目标追踪主要实现AI算法功能：越界识别功能（主要是获取统计人流量）平台：基于Aidlux平台基础库安装：（1）lap安装：先sudoapt-getupdate，再输入sudoapt-getinstall-ycmakebuild-essentialpython3-dev；最后pipinstalllap-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。（2）cython_bbox安装：先安装cython：pipinstallcython-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple再安装cyt
主要实现的AI算法有：目标检测、目标追踪主要实现AI算法功能：越界识别功能（主要是获取统计人流量）平台：基于Aidlux平台基础库安装：（1）lap安装：先sudoapt-getupdate，再输入sudoapt-getinstall-ycmakebuild-essentialpython3-dev；最后pipinstalllap-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。（2）cython_bbox安装：先安装cython：pipinstallcython-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple再安装cyt
YOLOV5模型训练以及deepsort目标追踪的简单上手操作，并总结了常见问题目录文章目录一、YOLOV5模型训练1.下载源码文件2.环境设置3.准备工作4.开始运行 二、YOLOV5-deepsort的目标识别 1.修改配置 三、常见问题与解决 四、如何修改撞线polygon（附加）总结一、YOLOV5模型训练1.下载源码文件Yolov5源码文件是开源的，点开官网https://github.com/ultralytics/yolov5，选择对应的版本，我这里选择5.0版本，为了和后期的deepsort算法版本对应，点击V5.0，跳转页面后然后点击code，再点击DownloadZIP下载
YOLOV5模型训练以及deepsort目标追踪的简单上手操作，并总结了常见问题目录文章目录一、YOLOV5模型训练1.下载源码文件2.环境设置3.准备工作4.开始运行 二、YOLOV5-deepsort的目标识别 1.修改配置 三、常见问题与解决 四、如何修改撞线polygon（附加）总结一、YOLOV5模型训练1.下载源码文件Yolov5源码文件是开源的，点开官网https://github.com/ultralytics/yolov5，选择对应的版本，我这里选择5.0版本，为了和后期的deepsort算法版本对应，点击V5.0，跳转页面后然后点击code，再点击DownloadZIP下载
一、前言yoloV7已经开源有一段时间了，近期已经基于yoloV7-pose的关键点算法进行了研究和修改。目前已经将该工程修改为，多分类+任意数量关键点：修改详细请看博客：基于yoloV7-pose添加任意关键点＋多类别分类网络修改，修改代码已经开源：github地址，如果对大家有帮助也希望可以帮忙点点☆☆。好的，接下来我们就开始训练模型。二、数据准备2.1数据介绍。很多小伙伴有点不知道这些关键点怎么设置，我简单说一下逻辑，一般是检测框＋关键点的形式，也就是说关键点是伴随框的，首先是希望box框可以收敛，然后再是点的收敛，所以框是必须的，然后点是非必须的，所有有些框可以不需要设置关键点，这里大
一、前言yoloV7已经开源有一段时间了，近期已经基于yoloV7-pose的关键点算法进行了研究和修改。目前已经将该工程修改为，多分类+任意数量关键点：修改详细请看博客：基于yoloV7-pose添加任意关键点＋多类别分类网络修改，修改代码已经开源：github地址，如果对大家有帮助也希望可以帮忙点点☆☆。好的，接下来我们就开始训练模型。二、数据准备2.1数据介绍。很多小伙伴有点不知道这些关键点怎么设置，我简单说一下逻辑，一般是检测框＋关键点的形式，也就是说关键点是伴随框的，首先是希望box框可以收敛，然后再是点的收敛，所以框是必须的，然后点是非必须的，所有有些框可以不需要设置关键点，这里大
文章目录前言Pycharm远程连接AutoDL配置YOLOv5环境获取PASCALVOC2007数据集训练技巧守护进程（离线训练）自动关机References前言本文选择使用Pycharm连接AutoDL平台的云服务器（对学生党有优惠福利），连接过程都差不多，连接其他服务器（比如自己课题组的）时可类比进行尝试。另外，本文默认大家已经了解AutoDL的基本使用过程，不熟悉的同学们可以去看官方帮助文档：AutoDL快速开始本文选择的AutoDL镜像为：Pytorch=1.10.0Python=3.8Cuda=11.3 Pycharm远程连接AutoDL1、无卡模式开机，获取登录指令：ssh-p50
文章目录前言Pycharm远程连接AutoDL配置YOLOv5环境获取PASCALVOC2007数据集训练技巧守护进程（离线训练）自动关机References前言本文选择使用Pycharm连接AutoDL平台的云服务器（对学生党有优惠福利），连接过程都差不多，连接其他服务器（比如自己课题组的）时可类比进行尝试。另外，本文默认大家已经了解AutoDL的基本使用过程，不熟悉的同学们可以去看官方帮助文档：AutoDL快速开始本文选择的AutoDL镜像为：Pytorch=1.10.0Python=3.8Cuda=11.3 Pycharm远程连接AutoDL1、无卡模式开机，获取登录指令：ssh-p50
文章目录一、yolov5介绍二、写在前面三、Anconda与pycharm的安装1.是什么?2.为什么需要Anconda?3.安装教程四、yolov5安装1.yolov5的源码下载2.预训练模型下载3.安装yolov5的依赖项4.检测是否安装成功5.扩展：pipinstall与condainstall区别五、labelimg的安装一、yolov5介绍 YOLO是“Youonlylookonce”缩写,是将图像划分为网格系统的对象检测算法，网格中的每个单元负责检测自身内的对象。 由于其速度和准确性，YOLO是最著名的目标检测算法之一。yolov5作为YOLO系列第五个迭代版本，它的一个特点就是权
