前言：最近在学习一些rk3588相关的东西，趁着这个项目，把学习的相关东西整合下，放到一个项目里面，巩固学习的知识。项目名称：yolov5识别图像、ffmpeg发送到rtmp服务器功能：1、opencv读取usb摄像头，使用RK3588自带的NPU推理yolov5s算法，识别图像 2、使用ffmpeg，将处理的图像进行压缩成h264格式，发送到rtmp服务器上。 2023.3.4补充： 这两天搞了一下OpenCL相关的，顺带在rk3588上运行了一下。对项目的图像转化部分做了一个调整。以前用的是OpenCV提供API，将BGR转化为RBG格式，现在用OpenCL调用GPU转化。
【YOLOv8训练】使用自定义数据集训练YOLOv8模型（详细版教程，调参必看），包含环境搭建/数据准备/模型训练/预测/验证/导出等0.引言1.环境准备2.数据准备（1）指定格式存放数据集（2）按比例划分数据集（3）将xml文件转换成YOLO系列标准读取的txt文件（4）查看自定义数据集标签类别及数量（5）修改数据加载配置文件3.模型训练/验证/预测/导出（1）模型训练单卡训练多卡训练（2）模型验证（3）模型预测（4）模型导出0.引言YOLOv8随着2023一块来了~刚开赶紧打开仓库尝尝鲜，本次升级主要更新了如下部分：更友好的安装/运行方式速度更快、准确率更高新的backbone，将YOLO
【YOLOv8训练】使用自定义数据集训练YOLOv8模型（详细版教程，调参必看），包含环境搭建/数据准备/模型训练/预测/验证/导出等0.引言1.环境准备2.数据准备（1）指定格式存放数据集（2）按比例划分数据集（3）将xml文件转换成YOLO系列标准读取的txt文件（4）查看自定义数据集标签类别及数量（5）修改数据加载配置文件3.模型训练/验证/预测/导出（1）模型训练单卡训练多卡训练（2）模型验证（3）模型预测（4）模型导出0.引言YOLOv8随着2023一块来了~刚开赶紧打开仓库尝尝鲜，本次升级主要更新了如下部分：更友好的安装/运行方式速度更快、准确率更高新的backbone，将YOLO
YOLOv56.0/6.1结合ASFF前言YOLO小白纯干货分享！！！一、主要修改代码二、使用步骤1.models/common.py：加入要修改的代码,类ASFFV5classASFFV5(nn.Module):classASFFV5(nn.Module): def__init__(self,level,multiplier=1,rfb=False,vis=False,act_cfg=True):"""ASFFversionforYoloV5only.SinceYoloV5outputs3layeroffeaturemapswithdifferentchannelswhichisdiffer
YOLOv56.0/6.1结合ASFF前言YOLO小白纯干货分享！！！一、主要修改代码二、使用步骤1.models/common.py：加入要修改的代码,类ASFFV5classASFFV5(nn.Module):classASFFV5(nn.Module): def__init__(self,level,multiplier=1,rfb=False,vis=False,act_cfg=True):"""ASFFversionforYoloV5only.SinceYoloV5outputs3layeroffeaturemapswithdifferentchannelswhichisdiffer
文章目录一、写在前面二、使用labelimg标记图片1.准备工作2.标记图片三、划分数据集以及配置文件修改1.划分训练集、验证集、测试集2.XML格式转yolo_txt格式3.配置文件4.聚类获得先验框四、使用CPU训练五、使用GPU训练1.开始训练2.重新下载pytorch六、训练结果可视化一、写在前面 博主也是最近开始玩yolov5的，甚至也是最近开始使用python的，很多东西都没有接触过，因此训练自己的数据集花了不少时间，所以想写篇博客记录一下，希望同样是零基础的小伙伴们可以更加轻松的上手。同时大家如果发现了错误和理解偏差，欢迎指正。参考资料：Yolov5训练自己的数据集（详细完整版）
文章目录一、写在前面二、使用labelimg标记图片1.准备工作2.标记图片三、划分数据集以及配置文件修改1.划分训练集、验证集、测试集2.XML格式转yolo_txt格式3.配置文件4.聚类获得先验框四、使用CPU训练五、使用GPU训练1.开始训练2.重新下载pytorch六、训练结果可视化一、写在前面 博主也是最近开始玩yolov5的，甚至也是最近开始使用python的，很多东西都没有接触过，因此训练自己的数据集花了不少时间，所以想写篇博客记录一下，希望同样是零基础的小伙伴们可以更加轻松的上手。同时大家如果发现了错误和理解偏差，欢迎指正。参考资料：Yolov5训练自己的数据集（详细完整版）
大家好，我是K同学啊！在前面的文章YOLOv5解析|第二篇：用YOLOv5训练自己的数据集（超级详细完整版）中我们介绍了使用训练自己的数据集。这一篇文章，我将带大家一起解析YOLOv5的6.0版本结构并改进模型，先看看我们模型结构图~由于YOLOv5存在多个版本，所以你在网上可能会看到许多不同版本是网络结构图。（这里放的是最新的YOLOv5的6.0版本结构图）文章目录一、YOLOv5的结构文件二、如何修改网络结构1.修改yolov5s.yaml文件2.修改common.py文件3.修改yolo.py文件一、YOLOv5的结构文件我们如何找到YOLOv5的结构文件？文件定位：…/models/*
大家好，我是K同学啊！在前面的文章YOLOv5解析|第二篇：用YOLOv5训练自己的数据集（超级详细完整版）中我们介绍了使用训练自己的数据集。这一篇文章，我将带大家一起解析YOLOv5的6.0版本结构并改进模型，先看看我们模型结构图~由于YOLOv5存在多个版本，所以你在网上可能会看到许多不同版本是网络结构图。（这里放的是最新的YOLOv5的6.0版本结构图）文章目录一、YOLOv5的结构文件二、如何修改网络结构1.修改yolov5s.yaml文件2.修改common.py文件3.修改yolo.py文件一、YOLOv5的结构文件我们如何找到YOLOv5的结构文件？文件定位：…/models/*
??>>>加勒比海带，QQ2479200884??>>>【YOLO魔法搭配&论文投稿咨询】✨✨>>>学习交流|温澜潮生|合作共赢|共同进步
