目录jetsonnano环境配置+yolov5部署+tensorRT加速模型致谢主机和jetsonnano环境jetson系统开机烧录、系统设置、换源python环境配置conda环境yolov5环境matplotlib和opencv-pythontensorRT加速JetsonNano的conda虚拟环境中使用TensorRT建立软链接查看版本运行export.py和detect.py其他错误KeyError:'names'总结其他可能有用的参考文章图片展示jetsonnano环境配置+yolov5部署+tensorRT加速模型断断续续地前后花了一个多星期配置环境以及部署模型，期间也报了无数
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文章目录0前期教程1什么是模型部署2怎么部署0前期教程【YOLO】朴实无华的yolov5环境配置【YOLO】yolov5训练自己的数据集1什么是模型部署 前期教程当中，介绍了yolov5环境的搭建以及如何利用yolov5进行模型训练和测试，虽然能够实现图片或视频的目标识别，但都是基于pytorch这个深度学习框架来实现的。仅仅是为了使用训练好的模型，就需要附加一个巨大的框架，这样程序会显得很臃肿，不够优雅。因此，摆脱对深度学习框架的依赖，是非常有必要的。此即深度学习模型的部署。2怎么部署 这里使用的是opencv的dnn模块，可以实现读取并使用深度学习模型。但是，这个模块不支持pytorc
目录前言一、环境配置二、车辆检测、实时跟踪测速算法及代码解读1、主函数各参数含义2、算法实现3、核心代码4、效果展示二、跟车距离测量算法及代码解读1、主函数各参数含义2、算法实现3、效果展示三、前车碰撞预警（追尾预警）算法及代码解读1、算法实现2、效果展示四、总结及源码获取1、总结2、项目资源获取前言1、本项目通过yolov5-5.0和deepsort实现了一个自动驾驶领域的追尾前车碰撞预警系统，可为一些同学的课设、大作业等提供参考。分别实现了自行车、汽车、摩托车、公交车、卡车的实时目标检测、跟车距离测量、车辆间的相对速度测量、基于人脑反应时间和车辆刹停时间的碰撞预警功能。最终效果如下，红色框
目录前言一、环境配置二、车辆检测、实时跟踪测速算法及代码解读1、主函数各参数含义2、算法实现3、核心代码4、效果展示二、跟车距离测量算法及代码解读1、主函数各参数含义2、算法实现3、效果展示三、前车碰撞预警（追尾预警）算法及代码解读1、算法实现2、效果展示四、总结及源码获取1、总结2、项目资源获取前言1、本项目通过yolov5-5.0和deepsort实现了一个自动驾驶领域的追尾前车碰撞预警系统，可为一些同学的课设、大作业等提供参考。分别实现了自行车、汽车、摩托车、公交车、卡车的实时目标检测、跟车距离测量、车辆间的相对速度测量、基于人脑反应时间和车辆刹停时间的碰撞预警功能。最终效果如下，红色框
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1904.02689.pdf1实例分割已有工作【实例分割】鉴于其重要性，大量的研究投入到实例分割的准确性。两阶段：Mask-RCNN[18]是一种具有代表性的两阶段实例分割方法，它首先生成候选感兴趣区域（roi），然后在第二阶段对这些roi进行分类和分割。后续工作试图通过提高其准确性，例如，丰富FPN特性[29]或解决掩码的置信度分数与其定位精度[20]之间的不兼容性。这两阶段的方法需要为每个ROI重新池化特性，并进行随后的计算处理，这使得它们即使在减少图像大小时也无法获得实时速度（见表2c）。单阶段：单阶段实例分割方法生成位置敏感maps
在阿里达摩院ICLR2022发表的论文《GiraffeDet:AHeavy-NeckParadigmforObjectDetection》中，他们提出了GiraffeDet，它具有极轻量级计算量的backbone和大计算量的neck，使得网络更关注于高分辨率特征图中空间信息和低分辨率特征图中语义信息的信息交互。同时在2022年11月底他们开源的DAMOYOLO中，再一次用到了GFPN的思想，他们基于queen-fusion的GFPN，加入了高效聚合网络（ELAN）和重参数化的思想，构成了一个新的Neck网络RepGFPN，乘着火热，本篇将在YOLOv6Pro框架中，在YOLOV6的neck结构
YoloV7-OBB旋转目标检测算法部署学习前言源码下载安装TensorRT1.TensorRT简介2.下载TensorRT3.TensorRT安装安装torch2trt1.torch2trt简介2.torch2trt安装模型转换结果比对学习前言本文将借助torch2trt工具实现Yolov7-Tiny-OBB算法的TensorRT快速推理。源码下载https://github.com/Egrt/yolov7-tiny-obb喜欢的可以点个star噢。安装TensorRT1.TensorRT简介官网链接：https://developer.nvidia.com/tensorrtNVIDIA®T
YoloV7-OBB旋转目标检测算法部署学习前言源码下载安装TensorRT1.TensorRT简介2.下载TensorRT3.TensorRT安装安装torch2trt1.torch2trt简介2.torch2trt安装模型转换结果比对学习前言本文将借助torch2trt工具实现Yolov7-Tiny-OBB算法的TensorRT快速推理。源码下载https://github.com/Egrt/yolov7-tiny-obb喜欢的可以点个star噢。安装TensorRT1.TensorRT简介官网链接：https://developer.nvidia.com/tensorrtNVIDIA®T
前言yolov7,yoloX相关论文还没细看,yolov8就出来了。太卷了！YOLOv8是ultralytics公司在2023年1月10号开源的YOLOv5的下一个重大更新版本。GitHub地址:github.com/ultralytics/ultralyticsYOLOv8是在YOLOv5上的一次更新，故本篇文章主要对比两者区别：目录前言YOLOv5架构:架构特点：1.Backbone2.PAN/FPN3.Head4.正负样本分配策略5.Loss其他补充：Yolov5中SPP和SPPF的区别。YOLOv8架构：架构特点：1.Backbone2.PAN-FPN3.Head4.正负样本分配策略5
