一修改思想目前yoloV7已经发布有一段时间了，其中yoloV7有一个关键点检测的分支pose，是一个姿态关键点的检测算法，其中有给出的数据，大家可以下载运行起来。由于实际项目需求，发现17个关键点是不能满足大家的需求的，这里我就稍作修改了一下，把关键点的数量修改为任意数量，并且添加目标检测多分类情况。二数据修改这里我是以车牌的关键点进行举例修改，所有关键点的数量为4个。修改的过程中需要做左右翻转，所以我的关键点翻转后，1和2交换，3和4交换，5和6交换，依次类推。1yaml文件修改设置关键点数量，修改关键点数量为4设置类别数量和类别标签数据制作训练标签制作#-nfs-阿拉伯车牌字符-沙特阿拉
Yolov5训练指南—CoCo格式数据集1准备工作2将coco数据集转换为yolo数据集3训练参数定义4训练模型5预测1准备工作训练Yolo模型要准备的文件及文件格式如下：/trianing#根目录 /datasets#数据集目录（可以任意取名） /images /train /val /labels /train /val /yolov5先创建一个training文件夹mkdirtraining/在training文件夹下使用gitclone把yolov5克隆下来并安装依赖cdtraininggitcloneclonehttps://github.com/ultralyt
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?该教程为改进进阶指南，属于《芒果书》?系列，包含大量的原创首发改进方式,所有文章都是全网首发原创改进内容?内容出品：CSDN博客独家更新@CSDN芒果汁没有芒果?本篇文章基于YOLOv5、YOLOv7芒果改进YOLO系列：芒果改进YOLOv7-Tiny系列：首发改进结合BiFPN结构的特征融合网络，网络融合更多有效特征，高效涨点、打造全新YOLOv7检测器。重点：???有不少同学已经反应有效涨点!!!?其他改进内容：CSDN原创YOLO进阶目录|《芒果改进YOLO进阶指南》推荐！插播一个，YOLOv7系列论文被CV顶会-CVPR2023收录，没记错的话，这应该是自Scaled_YOLOv4（
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目录一、创建新环境二、导入Pytorch库三、新建项目四、测试五、准备数据集六、修改配置文件七、训练八、实例测试九、结束语默认大家都装好了Anaconda和Pycharm，且知晓基本操作一、创建新环境打开cmd窗口，输入condacreate-nyolov5python=3.7，回车等待一会，输入y，回车再等待一会，出现done，说明新环境创建成功！名字可以随便取，但是建议跟我取一样的，建议后续所有操作都跟我保持一致，方便大家第一次上手；Python解释器版本就选3.7吧，因为我之前选3.10遇到过不明问题二、导入Pytorch库我的电脑是R7-5800H的Thinkbook14p，没有
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将yolov5部署到安卓手机移动端记录历经三天小白将自己的yolov5模型部署到安卓手机一、前言二、具体流程（一）.部署官方yolo到安卓1.CMakeLists.txt文件修改2.sdk相关文件报错问题3.build.gradle文件（二）.转化自己模型1.导出需要的onnx文件2.将onnx文件转化成param文件（三）.部署自己模型到手机上1.修改param文件2.修改yolov5ncnn_jni.cpp文件三.总结一、前言小白一枚，第一次在这上面记录总结，如有不合适的地方，木子接受批评，知错就改，善莫大焉。直接先上参考文献：参考视频参考文章一and文章二二、具体流程（一）.部署官方yo
将yolov5部署到安卓手机移动端记录历经三天小白将自己的yolov5模型部署到安卓手机一、前言二、具体流程（一）.部署官方yolo到安卓1.CMakeLists.txt文件修改2.sdk相关文件报错问题3.build.gradle文件（二）.转化自己模型1.导出需要的onnx文件2.将onnx文件转化成param文件（三）.部署自己模型到手机上1.修改param文件2.修改yolov5ncnn_jni.cpp文件三.总结一、前言小白一枚，第一次在这上面记录总结，如有不合适的地方，木子接受批评，知错就改，善莫大焉。直接先上参考文献：参考视频参考文章一and文章二二、具体流程（一）.部署官方yo
说在前面搞了一下Jetsonnano和YOLOv5，网上的资料大多重复也有许多的坑，在配置过程中摸爬滚打了好几天，出坑后决定写下这份教程供自己备忘。事先声明，这篇文章的许多内容本身并不是原创，而是将配置过程中的文献进行了搜集整理，但是所有步骤都1:1复刻我的配置过程，包括其中的出错和解决途径，但是每个人的设备和网络上的包都是不断更新的，不能保证写下这篇文章之后的版本在兼容性上没有问题，总之提前祝自己好运！一、烧录镜像1、镜像选择这里我选择的是亚博智能，它已经将镜像大部分给配置好了。获取链接：（提取码：o6a4）镜像的下载地址里面已经安装好了如下的东西：CUDA10.2，CUDNNv8，tens
