JetsonNano配置YOLOv5并实现FPS=25的实时检测（超详细保姆级）文章目录JetsonNano配置YOLOv5并实现FPS=25的实时检测（超详细保姆级）一、版本说明二、配置CUDA三、修改Nano板显存1.打开终端输入：2.修改nvzramconfig.sh文件3.重启JetsonNano4.终端中输入：四、配置Pytorch1.81.下载torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl2.安装所需的依赖包及pytorch五、搭建yolov5环境六、利用tensorrtx加速推理1.下载tensorrtx2.编译3.调用USB摄像头（1）在ten
本文章纯属记录学习使用，我也不太明白是否为小目标检测层，不对的地方还希望一块交流 yolov5初始模型在特征融合时只对P3、P4、P5、三个特征层进行了融合，添加小目标检测层的目的是把P2（也就是yaml文件中第二个conv层得到的特征图）也加入到特征融合中。P2位于低特征层，具有较强的位置信息，语义特征信息较弱，常用来进行小目标检测，这篇博客我觉得写的很好 高低特征层。但并不是你觉得你所要检测的是小目标，就需要加入小目标检测层，当添加小目标检测层有时会适得其反，并不会有所改进。看论文对于小目标的定义为：小于32*32像素的目标为小目标。（yaml能跑通但是有些不合理，等有时间会修改）添加
本文章纯属记录学习使用，我也不太明白是否为小目标检测层，不对的地方还希望一块交流 yolov5初始模型在特征融合时只对P3、P4、P5、三个特征层进行了融合，添加小目标检测层的目的是把P2（也就是yaml文件中第二个conv层得到的特征图）也加入到特征融合中。P2位于低特征层，具有较强的位置信息，语义特征信息较弱，常用来进行小目标检测，这篇博客我觉得写的很好 高低特征层。但并不是你觉得你所要检测的是小目标，就需要加入小目标检测层，当添加小目标检测层有时会适得其反，并不会有所改进。看论文对于小目标的定义为：小于32*32像素的目标为小目标。（yaml能跑通但是有些不合理，等有时间会修改）添加
目录一、什么是YOLOv5？二、YOLO目标检测技术发展史1、发展历程一览2、各版本差异三、YOLOv5网络结构和组件一、什么是YOLOv5？参考学习：了解YOLO:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1664853943386329436&wfr=spider&for=pc https://zhuanlan.zhihu.com/p/25236464了解目标检测（推荐）：https://www.bilibili.com/video/BV1m5411A7FD “YOLO”是一个对象检测算法的名字，YOLO将对象检测重新定义为一个回归问题。它将单个卷积神经网络(C
目录一、什么是YOLOv5？二、YOLO目标检测技术发展史1、发展历程一览2、各版本差异三、YOLOv5网络结构和组件一、什么是YOLOv5？参考学习：了解YOLO:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1664853943386329436&wfr=spider&for=pc https://zhuanlan.zhihu.com/p/25236464了解目标检测（推荐）：https://www.bilibili.com/video/BV1m5411A7FD “YOLO”是一个对象检测算法的名字，YOLO将对象检测重新定义为一个回归问题。它将单个卷积神经网络(C
文章目录数据集官方模型的成绩改进一改进二改进三总结数据集本来想选COCO数据集，但是我觉得训练相同的epoch是一种不公平的对比，因为预训练本来就是COCO数据集上得来的，这样对官方的模型有利，而我改动了模型的结构，导致了没有预训练参数。所以我更换一个数据集。数据集统一选择我自己标注的的飞机数据集。数据集的类别：names:[‘c17’,‘c5’,‘helicopter’,‘c130’,‘f16’,‘b2’,‘other’,‘b52’,‘kc10’,‘command’,‘f15’,‘kc135’,‘a10’,‘b1’,‘aew’,‘f22’,‘p3’,‘p8’,‘f35’,‘f18’,‘v22
文章目录数据集官方模型的成绩改进一改进二改进三总结数据集本来想选COCO数据集，但是我觉得训练相同的epoch是一种不公平的对比，因为预训练本来就是COCO数据集上得来的，这样对官方的模型有利，而我改动了模型的结构，导致了没有预训练参数。所以我更换一个数据集。数据集统一选择我自己标注的的飞机数据集。数据集的类别：names:[‘c17’,‘c5’,‘helicopter’,‘c130’,‘f16’,‘b2’,‘other’,‘b52’,‘kc10’,‘command’,‘f15’,‘kc135’,‘a10’,‘b1’,‘aew’,‘f22’,‘p3’,‘p8’,‘f35’,‘f18’,‘v22
数据集准备1.rolabelimg标注https://blog.csdn.net/qq_42921511/article/details/1276194472.roxml转为dota格式的txtroxml文件格式：dota的txt格式：修改完路径后运行roxml_to_dota.py即可#文件名称：roxml_to_dota.py#功能描述：把rolabelimg标注的xml文件转换成dota能识别的xml文件，#再转换成dota格式的txt文件#把旋转框cx,cy,w,h,angle，转换成四点坐标x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4importosimportxml.etree.
在训练好的yolov5pt模型可以通过export.py进行导出onnx导出流程在export.py设置模型和数据源的yaml在官方的文档中说明了可以导出的具体的类型。在--include添加导出的类型，不同的类型的环境要求不一样，建议虚拟环境，比如onnx和openvino的numpy版本要求不一只，一个要求高配，一个要求低配pythonexport.py--includetorchscriptonnx如何测试和验证推理pythondetect.py--weightsyolov5s.onnx--dnn#detectpythonval.py--weightsyolov5s.onnx--dnn#
原数据大小为：1920*1080detect.py中的imgsz设置为640，按照正常图像宽高的缩放，原数据缩放后应为：640*360而detect.py的控制台输出却为：640*384,如下所示：这是为何呢？具体可以从头仔细阅读detect.py的代码，在LoadImages类中有一个letterbox函数，函数具体如下：defletterbox(im,new_shape=(640,640),color=(114,114,114),auto=True,scaleFill=False,scaleup=True,stride=32):#Resizeandpadimagewhilemeetings
