前言看到不少文章讲解用Flask部署YOLOv5的，不过基本都在本地上能够运行而戛然而止。因此，我打算再进一步，利用Docker在云服务器上部署YOLOv5，这样就能够开放给别人使用。代码仓库：https://github.com/zstar1003/yolov5-flask本地部署本地项目主要参考了robmarkcole的这个项目[1]，原始项目是一年前多发布的大概用的是YOLOv5较早的版本，直接download下来会出现一些问题。于是我使用YOLOv5-5.0版本进行了重构。项目结构整体项目结构如下图所示：models：存放模型构建相关程序，直接从yolov5-5.0版本中clone过来
官方源码仓库：https://github.com/ultralytics/yolov5文章下载地址：没有视频讲解：https://www.bilibili.com/video/BV1T3411p7zR文章目录0前言1网络结构2数据增强3训练策略4其他4.1损失计算4.2平衡不同尺度的损失4.3消除Grid敏感度4.4匹配正样本(BuildTargets)0前言在前面我们已经介绍过了YOLOv1~v4的网络的结构，今天接着上次的YOLOv4再来聊聊YOLOv5，如果还不了解YOLOv4的可以参考之前的博文。YOLOv5项目的作者是GlennJocher并不是原Darknet项目的作者Josep
官方源码仓库：https://github.com/ultralytics/yolov5文章下载地址：没有视频讲解：https://www.bilibili.com/video/BV1T3411p7zR文章目录0前言1网络结构2数据增强3训练策略4其他4.1损失计算4.2平衡不同尺度的损失4.3消除Grid敏感度4.4匹配正样本(BuildTargets)0前言在前面我们已经介绍过了YOLOv1~v4的网络的结构，今天接着上次的YOLOv4再来聊聊YOLOv5，如果还不了解YOLOv4的可以参考之前的博文。YOLOv5项目的作者是GlennJocher并不是原Darknet项目的作者Josep
参考链接YOLOv5训练结果分析：一个毕设笔记，其中对于每次yolov5训练运行后的结果解释的不错。本文内容yolov5的数据格式介绍yolov5模型中train,py的相关参数介绍输出展示的内容都是什么含义一、yolov5的数据格式1.1数据格式：label_index，cx，cy，w，hlabel_index:为标签名称在标签数组中的索引，下标从0开始。cx：标记框中心点的x坐标，数值是原始中心点x坐标除以图宽后的结果。cy：标记框中心点的y坐标，数值是原始中心点y坐标除以图高后的结果。w：标记框的宽，数值为原始标记框的宽除以图宽后的结果。h：标记框的高，数值为原始标记框的高除以图高后的结
参考链接YOLOv5训练结果分析：一个毕设笔记，其中对于每次yolov5训练运行后的结果解释的不错。本文内容yolov5的数据格式介绍yolov5模型中train,py的相关参数介绍输出展示的内容都是什么含义一、yolov5的数据格式1.1数据格式：label_index，cx，cy，w，hlabel_index:为标签名称在标签数组中的索引，下标从0开始。cx：标记框中心点的x坐标，数值是原始中心点x坐标除以图宽后的结果。cy：标记框中心点的y坐标，数值是原始中心点y坐标除以图高后的结果。w：标记框的宽，数值为原始标记框的宽除以图宽后的结果。h：标记框的高，数值为原始标记框的高除以图高后的结
cuda11.6配置torch环境（运行yolov5项目）从配置环境到运行项目安装Anaconda的安装cuda（敲重点）下载torch（再次敲重点）从配置环境到运行项目首先推荐一个b站的一个up视频，yolov5目标检测，这里up用的是cuda10.2，我用的是11.6，主要选择什么，大家都是依据自己的显卡（我这里是gtx3060）。安装Anaconda的安装1.下载地址：Anaconda官网具体安装教程这里不叙述了，可以看安装Anaconda教程cuda（敲重点）右键英伟达图标，打开英伟达控制面板，点击帮助-点击系统信息-点击组件找到cuda对应版本，比如我这里是11.6，所以去官网下载对
cuda11.6配置torch环境（运行yolov5项目）从配置环境到运行项目安装Anaconda的安装cuda（敲重点）下载torch（再次敲重点）从配置环境到运行项目首先推荐一个b站的一个up视频，yolov5目标检测，这里up用的是cuda10.2，我用的是11.6，主要选择什么，大家都是依据自己的显卡（我这里是gtx3060）。安装Anaconda的安装1.下载地址：Anaconda官网具体安装教程这里不叙述了，可以看安装Anaconda教程cuda（敲重点）右键英伟达图标，打开英伟达控制面板，点击帮助-点击系统信息-点击组件找到cuda对应版本，比如我这里是11.6，所以去官网下载对
作者 | Fengwen、BBuf 欢迎Star、试用One-YOLOv5：https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov51结构项目预览 2安装git clone https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5 # clonecd one-yolov5pip install -r requirements.txt # install3训练两种训练方式带权重训练 $ python path/to/train.py --data coco.yaml --weights yolov5s --img 6402.不带权重训练 $
作者 | Fengwen、BBuf 欢迎Star、试用One-YOLOv5：https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov51结构项目预览 2安装git clone https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5 # clonecd one-yolov5pip install -r requirements.txt # install3训练两种训练方式带权重训练 $ python path/to/train.py --data coco.yaml --weights yolov5s --img 6402.不带权重训练 $
论文题目：Slim-neckbyGSConv:Abetterdesignparadigmofdetectorarchitecturesforautonomousvehicles论文：https://arxiv.org/abs/2206.02424代码：https://github.com/AlanLi1997/Slim-neck-by-GSConv直接步入正题~~~目标：为YOLOv5模型构建一个简单高效的Neck模块。考虑了卷积方法、特征融合结构、计算效率、计算成本效益等诸多因素。一、GSConvclassGSConv(nn.Module):#GSConvhttps://github.com
