B站视频教程https://www.bilibili.com/video/BV113411J7nk?p=1Github仓库地址https://github.com/Monday-Leo/Yolov5_Tensorrt_Win10项目简介基于Tensorrt加速Yolov56.0支持Windows10支持Python/C++环境说明Tensorrt8.2.1.8Cuda10.2Cudnn8.2.1(特别注意需安装两个cuda10.2补丁)Opencv3.4.6Cmake3.17.1VS2017GTX1650运行案例(Windows)从yolov5releasev6.0下载.pt模型，这里以yol
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本文手把手教你如何调试最新的yolov6，复现运行COCO2017及训练自己的数据集，目前该项目刚发布，BUG会比较多，调起来一般不会那么顺利，本文含windows+ubuntu，并给出了一些常见问题和解决方法：目录1.项目简介2.注意和推荐3.项目配置（含COCO数据集配置）4.训练自己的数据：5.踩坑小记与解决方法：6.自己训练的尝试和tips（供大家参考）1.项目简介最近由美团发布了yoloV6，声称达到了如下的效果： 其中YOLOv6-nano在COCOval2017数据集上达到了35.0mAP， YOLOv6-s在同样的数据集上达到了43.1mAP。工程和说明见：GitHub-mei
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在yolov5的使用过程中几乎都会发现的问题：训练结果有last.pt和best.pt,last.pt好理解，就是最后一个epoch的输出，但是best是啥意思？怎么才算best？查了下帮助文档，没说。。YOLOv5Documentation所以只好一行行看train.py的源码，在下图位置看到了best.pt的更新ctrl加鼠标左键点击fitness，来到了utils里的metrics类这里就一目了然啦，话说yolov5终于有注释了啊这里默认是把mAP@0.5和mAP@0.5:0.95，按照0.1：0.9加权平均，是可以自己改的至于P、R、mAP是啥意思，请看👇机器学习笔记-IOU、mAP、
在yolov5的使用过程中几乎都会发现的问题：训练结果有last.pt和best.pt,last.pt好理解，就是最后一个epoch的输出，但是best是啥意思？怎么才算best？查了下帮助文档，没说。。YOLOv5Documentation所以只好一行行看train.py的源码，在下图位置看到了best.pt的更新ctrl加鼠标左键点击fitness，来到了utils里的metrics类这里就一目了然啦，话说yolov5终于有注释了啊这里默认是把mAP@0.5和mAP@0.5:0.95，按照0.1：0.9加权平均，是可以自己改的至于P、R、mAP是啥意思，请看👇机器学习笔记-IOU、mAP、
前面已经写了4篇关于yolov5的文章，链接如下：1、基于libtorch的yolov5目标检测网络实现——COCO数据集json标签文件解析2、基于libtorch的yolov5目标检测网络实现(2)——网络结构实现3、基于libtorch的yolov5目标检测网络实现(3)——Kmeans聚类获取anchor框尺寸4、C++实现Kmeans聚类算法获取COCO目标检测数据集的anchor框其中：第一篇讲COCO数据集json标签的解析；第二篇讲yolov5神经网络正向传播的liborch实现；第三篇讲使用Opencv提供的Kmeans算法来获取anchor框尺寸；第四篇讲自己使用C++实现
前面已经写了4篇关于yolov5的文章，链接如下：1、基于libtorch的yolov5目标检测网络实现——COCO数据集json标签文件解析2、基于libtorch的yolov5目标检测网络实现(2)——网络结构实现3、基于libtorch的yolov5目标检测网络实现(3)——Kmeans聚类获取anchor框尺寸4、C++实现Kmeans聚类算法获取COCO目标检测数据集的anchor框其中：第一篇讲COCO数据集json标签的解析；第二篇讲yolov5神经网络正向传播的liborch实现；第三篇讲使用Opencv提供的Kmeans算法来获取anchor框尺寸；第四篇讲自己使用C++实现
一.训练数据集准备 YOLOv8的训练数据格式与YOLOv5的训练数据格式一致，这一部分可以进行沿用。之前博文有发布VOC标注格式转YOLO标注格式的脚本，有需要可以查看。二.项目克隆 YOLOv8项目文件可以直接去github上下载zip文件然后解压，也可以直接Git克隆。项目官方地址三.训练前准备 这一部分首先保证机子上安装好了深度学习环境（可以跑YOLOv5就行）。 下一步用Pycharm打开YOLOv8项目，打开项目的终端，输入pipinstall-rrequirements.txt 到这里。如果按照官方的操作指南需安装ultralyti
一.训练数据集准备 YOLOv8的训练数据格式与YOLOv5的训练数据格式一致，这一部分可以进行沿用。之前博文有发布VOC标注格式转YOLO标注格式的脚本，有需要可以查看。二.项目克隆 YOLOv8项目文件可以直接去github上下载zip文件然后解压，也可以直接Git克隆。项目官方地址三.训练前准备 这一部分首先保证机子上安装好了深度学习环境（可以跑YOLOv5就行）。 下一步用Pycharm打开YOLOv8项目，打开项目的终端，输入pipinstall-rrequirements.txt 到这里。如果按照官方的操作指南需安装ultralyti
