YOLOV5模型训练以及deepsort目标追踪的简单上手操作，并总结了常见问题目录文章目录一、YOLOV5模型训练1.下载源码文件2.环境设置3.准备工作4.开始运行 二、YOLOV5-deepsort的目标识别 1.修改配置 三、常见问题与解决 四、如何修改撞线polygon（附加）总结一、YOLOV5模型训练1.下载源码文件Yolov5源码文件是开源的，点开官网https://github.com/ultralytics/yolov5，选择对应的版本，我这里选择5.0版本，为了和后期的deepsort算法版本对应，点击V5.0，跳转页面后然后点击code，再点击DownloadZIP下载

需先查看电脑是否安装了显卡驱动，nvidia-smi，有表格样页面输出则安装了如果没有，sudoubuntu-driversdevices查看可安装版本，选择最高安装sudoaptinstallnvidia-driver-510查看安装pytorch(稳定版)需要的CUDA版本，查看是否安装了CUDA，用nvcc-V注意大写V也可能是装了但没有加环境变量，看/usr/local/文件夹下有没有cuda,添加环境变量http://t.zoukankan.com/piaojianxue-p-10229081.html如果没装，去https://developer.nvidia.com/cuda-d

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一、前言yoloV7已经开源有一段时间了，近期已经基于yoloV7-pose的关键点算法进行了研究和修改。目前已经将该工程修改为，多分类+任意数量关键点：修改详细请看博客：基于yoloV7-pose添加任意关键点＋多类别分类网络修改，修改代码已经开源：github地址，如果对大家有帮助也希望可以帮忙点点☆☆。好的，接下来我们就开始训练模型。二、数据准备2.1数据介绍。很多小伙伴有点不知道这些关键点怎么设置，我简单说一下逻辑，一般是检测框＋关键点的形式，也就是说关键点是伴随框的，首先是希望box框可以收敛，然后再是点的收敛，所以框是必须的，然后点是非必须的，所有有些框可以不需要设置关键点，这里大

一、前言yoloV7已经开源有一段时间了，近期已经基于yoloV7-pose的关键点算法进行了研究和修改。目前已经将该工程修改为，多分类+任意数量关键点：修改详细请看博客：基于yoloV7-pose添加任意关键点＋多类别分类网络修改，修改代码已经开源：github地址，如果对大家有帮助也希望可以帮忙点点☆☆。好的，接下来我们就开始训练模型。二、数据准备2.1数据介绍。很多小伙伴有点不知道这些关键点怎么设置，我简单说一下逻辑，一般是检测框＋关键点的形式，也就是说关键点是伴随框的，首先是希望box框可以收敛，然后再是点的收敛，所以框是必须的，然后点是非必须的，所有有些框可以不需要设置关键点，这里大

1. pytorch模型转换到onnx模型2.运行onnx模型3.比对onnx模型和pytorch模型的输出结果 我这里重点是第一点和第二点，第三部分 比较容易首先你要安装依赖库：onnx和onnxruntime，pipinstallonnxpipinstallonnxruntime进行安装也可以使用清华源镜像文件安装 速度会快些。开始：1. pytorch模型转换到onnx模型pytorch转onnx仅仅需要一个函数torch.onnx.export torch.onnx.export(model,args,path,export_params,verbose,input_names,out

1. pytorch模型转换到onnx模型2.运行onnx模型3.比对onnx模型和pytorch模型的输出结果 我这里重点是第一点和第二点，第三部分 比较容易首先你要安装依赖库：onnx和onnxruntime，pipinstallonnxpipinstallonnxruntime进行安装也可以使用清华源镜像文件安装 速度会快些。开始：1. pytorch模型转换到onnx模型pytorch转onnx仅仅需要一个函数torch.onnx.export torch.onnx.export(model,args,path,export_params,verbose,input_names,out

文章目录一、安装anaconda二、安装CPU版本的Pytorch1.打开AnacondaPrompt，如下图所示：2.使用清华镜像源网站3.创建Pytorch环境4.激活刚刚创建的pytorch环境5.安装Pytorch6.测试是否安装成功三、安装GPU版本（电脑有显卡）1.查看是否安装CUDA软件驱动2.打开AnacondaPrompt，如下图所示：3.使用清华镜像源网站4.创建Pytorch环境5.激活刚刚创建的pytorch环境6.安装Pytorch7.查看CUDA是否可用：一、安装anacondaAnaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、

文章目录一、安装anaconda二、安装CPU版本的Pytorch1.打开AnacondaPrompt，如下图所示：2.使用清华镜像源网站3.创建Pytorch环境4.激活刚刚创建的pytorch环境5.安装Pytorch6.测试是否安装成功三、安装GPU版本（电脑有显卡）1.查看是否安装CUDA软件驱动2.打开AnacondaPrompt，如下图所示：3.使用清华镜像源网站4.创建Pytorch环境5.激活刚刚创建的pytorch环境6.安装Pytorch7.查看CUDA是否可用：一、安装anacondaAnaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、

大家好，今天和各位分享一下深度强化学习中的近端策略优化算法（proximalpolicyoptimization，PPO），并借助OpenAI的gym环境完成一个小案例，完整代码可以从我的GitHub中获得：https://github.com/LiSir-HIT/Reinforcement-Learning/tree/main/Model1.算法原理PPO算法之所以被提出，根本原因在于PolicyGradient在处理连续动作空间时Learningrate取值抉择困难。Learningrate取值过小，就会导致深度强化学习收敛性较差，陷入完不成训练的局面，取值过大则导致新旧策略迭代时数据不一