在ubuntu20.04上利用tensorrt部署yolov5（C++和Python接口）‘下个博客是yolov7的部署’一、CUDA、CUDNN、TensorRT以及OpenCV安装CUDA安装CUDNN安装TensorRT安装OpenCV安装二、YOLOv5部署文件准备模型文件转换3.生成wts文件4.生成部署引擎5.端侧部署模型测试图片6.视频检测7.安卓部署8.C++部署一、CUDA、CUDNN、TensorRT以及OpenCV安装1、CUDA安装#CUDA=10.2#选择生成软链接，不需要安装驱动sudoshcuda_10.2.89_440.33.01_linux.run#查看CUD
在ubuntu20.04上利用tensorrt部署yolov5（C++和Python接口）‘下个博客是yolov7的部署’一、CUDA、CUDNN、TensorRT以及OpenCV安装CUDA安装CUDNN安装TensorRT安装OpenCV安装二、YOLOv5部署文件准备模型文件转换3.生成wts文件4.生成部署引擎5.端侧部署模型测试图片6.视频检测7.安卓部署8.C++部署一、CUDA、CUDNN、TensorRT以及OpenCV安装1、CUDA安装#CUDA=10.2#选择生成软链接，不需要安装驱动sudoshcuda_10.2.89_440.33.01_linux.run#查看CUD
上一篇博客yolov8瑞芯微RKNN和地平线Horizon芯片仿真测试部署写了在rknn模型的转换与PC端仿真测试，有网友希望写一篇在板子上部署的博文和开源提供C++代码。这一篇基于rknn板子进行C++部署，并开源提供完整的源代码和模型，供网友自行进行测试验证。特别说明：如有侵权告知删除，谢谢。【完整代码】代码和模型1、rknn模型准备 onnx转rknn模型这一步就不再赘述，请参考上一篇”yolov8瑞芯微RKNN和地平线Horizon芯片仿真测试部署“。上一篇提供了完整的模型和代码，如果仅仅是想验证模型，可以直接拿提供的rknn模型进行后续的步骤，本篇也是基于上一篇转好的rknn模
YOLOv5CSGO敌人识别和鼠标调控文档1.安装2.运行代码3.键位功能4.如果你不想构建工程，可以通过以下链接下载安装包体验。工程源码https://github.com/ZraryZU/evilcsgo.git1.安装Anaconda并创建虚拟环境2.安装CUDA3.安装TensorRT4.安装Torch注意版本要对应上，CSDN上有很多安装教程，这里就不介绍了。上述准备好后执行以下步骤：文档1.安装在Python>=3.7.0环境中克隆repo并安装requirement.txt，包括PyTorch>=1.7。gitclonehttps://github.com/ZraryZU/e
出现这种问题一般都是一下这几点原因，现在教大家如何解决，逐个排除。第一点：先查看自己的.yaml文件中添加的数据路径中的文件中的图片路径是否正确。这个一般是有两种添加方法，一个是直接添加图片的文件夹路径，这种方法出现无labels的情况一般就不是这里的问题。另一种方法是添加train.txt文本文件，train.txt中的文件内容是用于训练的图片路径，检查train.txt文件中的图片路径是否正确。第二点： 在项目中找到datasets.py文件，此文件在utils下。 在datasets.py文件中找到img2label_paths(img_paths）函数，如下。
前文讲到yolov7训练自己数据集的过程：链接但是如果数据量不够，训练结果不好，这时候就需要进行数据增强。个人学习记录：yolov7数据集的格式是Yolo格式，也就是txt文件，数据增强针对的是xml文件，所以要进行转化，增强后再转换回来即可。Yolo格式转xml格式importcv2importosxml_head='''VOC2007{}TheVOC2007DatabasePASCALVOC2007flickr{}{}{}0'''xml_obj='''{}Rear00{}{}{}{}'''xml_end=''''''#需要修改为你自己数据集的分类labels=['baggage']#lab
1.Lion优化器介绍论文：https://arxiv.org/abs/2302.06675代码：automl/lionatmaster·google/automl·GitHub 1.1 简单、内存高效、运行速度更快1）与AdamW和各种自适应优化器需要同时保存一阶和二阶矩相比，Lion只需要动量，将额外的内存占用减半；2）由于Lion的简单性，Lion在我们的实验中具有更快的运行时间（step/s），通常比AdamW和Adafactor提速2-15%； 1.2Lion优化器在各种模型、任务和领域上的优越
背景在YOLOv5官方的6.1版本中，我发现Data目录下多了5种数据集，包括无人机航拍数据集VisDrone和遥感数据集xView，这反映了官方也是在小目标检测中在偷偷发力。这篇博文就来记录如何用YOLOv5跑通VisDrone数据集。数据集我已上传到网盘里，有需要的读者可以进行下载：https://pan.baidu.com/s/1UNQlZGHZlAZs412tbnpAxg?pwd=8888数据集结构数据集总共分四个文件：VisDrone2019-DET-train：训练集VisDrone2019-DET-val：验证集VisDrone2019-DET-test-dev：测试集(带标签)
最近因为工作关系接触了yolo-pose，1月份yolov8也出来了，就想着能不能在yolov8上也加上pose分支，也算加深对网络的认识。 yolov8在数据处理上也考虑了keypoints的，所以数据处理部分不用太多的修改，主要修改了Detect类、Loss类。 Detect类：__init__方法中加入nkpt以及cv4分支，用于检测人体关键点 Loss类：__call__方法中加入计算人体关键点的oksloss。 修改完成后在我自己的小数据上能够收敛，训练数据格式如下： 0代表类别 0.710.5340.2280.44代表box的x，y，w，h 0.7070.36
前言时隔一年，YOLOv2隆重登场，新的YOLO版本论文叫《YOLO9000:Better,Faster,Stronger》，作者JosephRedmon和AliFarhadi在YOLOv1的基础上，进行了大量改进，提出了YOLOv2和YOLO9000，重点解决YOLOv1召回率和定位精度方面的不足。论文原文：[1612.08242]YOLO9000:Better,Faster,Stronger(arxiv.org)项目主页：YOLO:Real-TimeObjectDetection(pjreddie.com) 前情回顾：【YOLO系列】YOLOv1论文超详细解读（翻译＋学习笔记）目录前言 A
