文章内容：1.在Anaconda环境下，进行目标检测程序（Yolov5）的下载及安装，实现Yolov5的整体安装；2.通过调用手机摄像头进行简单的目标检测和识别。目录1任务目标2任务环境3Yolov5下载安装3.1下载Yolov53.2下载Yolov5预训练模型3.3安装Yolov54测试Yolov54.1图片检测4.2视频检测4.3调用摄像头检测4.4调用手机IP摄像头检测5总结6参考资料1任务目标实现目标检测程序的下载及安装，了解目标检测程序的开发过程和环境；完成简单的目标检测，掌握移动IP摄像头对目标场景的检测方法。2任务环境设备：PC(Windows系统)、手机环境：Anaconda环

写在前面：首先感谢兄弟们的订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。文末附项目代码和数据集，请看检测效果：1.介绍火灾烟雾检测和识别是指通过计算机视觉技术，对火灾现场的图像或视频进行分析，检测和识别是否存在烟雾和火灾等异常情况。该技术可以帮助及时发现火灾，并且可以避免人为巡检盲区和风险，提高火灾事故的预防和应对能力。火灾烟雾检测和识别的主要流程包括以下几个步骤：图像采集：使用摄像头等设备采集火灾现场的图像或视频。图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强、图像尺寸调整等处理，以提高检测精度和效率。烟雾检

目录一、前期理论学习二、使用YOLO（复现yolov5）1、环境搭建2、认识YOLO代码中的文件并简单运行（detect.py）3、模型训练（train.py）一、前期理论学习绘制思维导图手把手教你搭建自己的yolov5目标检测平台大白讲AI_讲解YoloV3和V4二、使用YOLO（复现yolov5）创新的基础是搞清楚，跑通现有的代码1、环境搭建搞清楚Anaconda和pyCharm是干嘛用的，并安装下载（可视化的anaconda好香！！我好爱！！）安装教程见下：（这个视频系列全学完）Python+Anaconda+PyCharm的安装和基本使用【适合完全零基础】不只是教你如何安装，还告诉你为

目录一.前言二.源码下载三.环境安装 opencv安装四.ONNX模型导出五.总结一.前言   我们在之前的yolov7入门教程中讲到了如何进行环境的安装和python终端运行：    YOLOv7（目标检测）入门教程详解---环境安装    YOLOv7（目标检测）入门教程详解---检测，推理，训练   今天我们就来学习一下如何用c++部署yolov7二.源码下载 c++源码下载地址： https://github.com/UNeedCryDear/yolov7-opencv-dnn-cpp 使用这个源码的要求是opencv版本>=4.5.0三.环境安装 opencv安装 竟然要使用open

1.项目背景：目前随着电子领域的快速发展，芯片也已经成为日常生活中不可或缺的一部分。随着市场对芯片的需求不断增大，裸芯片表面缺陷检测任务的压力也越来越大。裸芯片表面的缺陷检测不仅能保证芯片成品的质量，而且有着统计缺陷数量，反馈给生产前道工序的重要意义，但是目前许多生产线对于裸芯片表面依旧采用人工目检的方法进行缺陷检测，不仅实时性差，耗时长，而且结果会受到检测人员主观因素的影响。　　目前国内外的芯片表面缺陷检测设备不仅价格昂贵，而且功能比较单一，因此本文提出了一种基于深度学习的裸芯片表面缺陷检测算法，具有高效率，实时性好的特点，与传统人工目检的方式相比具有一定的优势。2.识别效果展示2.视频演示

目录简化流程数据集存放样式制作数据集流程1.获取数据集2.将make_txt.py和train_val.py写入根目录3.运行make_txt.py4.运行train_val.py5.删减文件夹的结构至需要格式reference简化流程得到数据集文件夹→修改文件夹名称并加入两个py文件→修改py文件→运行两个py文件→删减文件夹结构至所需结构数据集存放样式官网上有两种数据集的存放样式传入数据集的txt文件，txt文件中保存的是图片的绝对路径。由于在云端服务器训练的时候查到不到路径会报错。因此我并没有选择这种存放样式。path:../datasets/coco#datasetrootdirtra

原理在一张图片中每隔一个像素拿到一个值，类似于邻近下采样，这样就拿到了四张图片，四张图片互补，长的差不多，但是没有信息丢失，这样一来，将W、H信息就集中到了通道空间，输入通道扩充了4倍，即拼接起来的图片相对于原先的RGB三通道模式变成了12个通道，最后将得到的新图片再经过卷积操作，最终得到了没有信息丢失情况下的二倍下采样特征图。以yolov5s为例，640×640×3的图像输入Focus模块，先变成320×320×12的特征图，再经过一次卷积操作，变成320×320×32的特征图。图解如下Focus模块代码classFocus(nn.Module):#Focuswhinformationint

口罩数据集：GitHub-X-zhangyang/Real-World-Masked-Face-Dataset:Real-WorldMaskedFaceDataset，口罩人脸数据集yolov5源码：GitHub-ultralytics/yolov5:YOLOv5🚀inPyTorch>ONNX>CoreML>TFLite一.深度学习目标检测算法分类1. 基于区域提取的两阶段目标检测1.1SPP-Net1.2R-CNN 1.3FASTR-CNN 1.4FASTER-CNN2. 基于回归的单阶段为目标检测2.1 YOLO系列(YOLO,YOLOv1,2,3,4,5,7)2.2 OverFeat二.

一、模型输出解析：        设输出图片大小为1280，768，类别个数为2，则yolov5输出的三种特征图，其维度分别为：[1,3,96，160，7]，[1,3,48,80,7]，[1,3,24,40,7]；相当于yolov5模型总共输出（96*160+48*80+24*40）*3=60480个目标框；        其中，[1,3,96,160,7]中1指代输入图像个数为1，3指的是该尺度下的3种anchor，(96,160) 指的是特征图的尺寸，7具体指的是：（center_x,center_y,width,height,obj_conf,class_1_prob，class_2_p

已完成的环境配置：TX2刷机后，完成了opencv4.5.1的编译：Ubuntu18.04安装opencv4.5.1+contrib支持cuda加速（附带编译好的opencv4.5.1及缺失文件）_Barrymaster的博客-CSDN博客TX2版本及配置环境如下：一、换源一般刷机的时候应该换过源了，没换过的可以参照下方刷机文章的换源部分（注意：TX2和ubuntupc源不共用）NvidiaTX2刷机全过程_Barrymaster的博客-CSDN博客_tx2刷机二、安装pytorchpytorch分架构，所以pc端与TX2的安装方法不同。这里直接在系统环境下使用python3安装的流程，全程用