1.引言前两篇博客已经完成了对于Yolov5算法的基本环境配置以及训练测试过程，本篇着重完成图形界面开发过程。前两篇博客链接如下：第一篇第二篇2.下载安装pyqt5工具包以及配置ui界面开发环境输入指令，进行下载。点击File->Settings->ExternalTools进行工具添加，依次进行QtDesigner、PyUIC、PyRCC、Pyinstall环境配置。2.1QtDesignerQtDesigner是通过拖拽的方式放置控件，并实时查看控件效果进行快速UI设计。位置内容name可以随便命名，只要便于记忆就可以，本次采取通用命名：QtDesignerProgramdesigner.
1.引言前两篇博客已经完成了对于Yolov5算法的基本环境配置以及训练测试过程，本篇着重完成图形界面开发过程。前两篇博客链接如下：第一篇第二篇2.下载安装pyqt5工具包以及配置ui界面开发环境输入指令，进行下载。点击File->Settings->ExternalTools进行工具添加，依次进行QtDesigner、PyUIC、PyRCC、Pyinstall环境配置。2.1QtDesignerQtDesigner是通过拖拽的方式放置控件，并实时查看控件效果进行快速UI设计。位置内容name可以随便命名，只要便于记忆就可以，本次采取通用命名：QtDesignerProgramdesigner.
导读目标检测Yolo算法是非常经典且应用广泛的算法，而在Yolo中，又分成了输入端、网络推理、输出层，每个部分都可以延伸出很多的优化方式，本文主要从Yolov1~v7各个版本的Backbone，Neck，Head，Tricks进行了讲解，希望对大家有帮助。近年来YOLO系列层出不穷，更新不断，已经到v7版本。不能简单用版本高低来评判一个系列的效果好坏，YOLOv1-v7不同版本各有特色，在不同场景，不同上下游环境，不同资源支持的情况下，如何从容选择使用哪个版本，甚至使用哪个特定部分，都需要我们对YOLOv1-v7有一个全面的认识。故将YOLO系列每个版本都表示成下图中的五个部分，逐一进行解析，
一、前期准备：首先你需要有一份yolov5的官方源码，并且能够找到其中的detect.py文件即可。在检测过程中，有些项目不需要我们检测所有的区域，比如禁止区域的入侵检测，只需要检测制定规划出来的区域就可以。例如下图所示这样，在网上随便找的一段视频，这是其中的一张截图：二、区域检测原理分析在使用YOLOv5的有些时候，我们会遇到一些具体的目标检测要求，比如要求不检测全图，只在规定的区域内才检测。所以为了满足这个需求，可以使用掩码操作去覆盖掉不想检测的区域，使得在检测的时候，只检测我们规定的检测范围。1、确定区域检测范围#maskforcertainregion#1,2,3,4分别对应左上，右上
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
yolov8+deepsort用于进行多目标检测（车流统计，人流统计）参考视频：https://www.youtube.com/watch?v=nkptX_vXJKogit地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-TrackingClonetherepositorygitclonehttps://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking.gitGototheclonedfolder.cdYOLOv8-DeepSORT-Objec
在配置yolov8环境时，遇见了这么个报错，心堵一天，最后也解决了。。首先创建了个环境。condacreate-nyolov8python==3.8报错的起源也就是从这里开始的，坑。我这里选择的是python==3.8，这个本本有bug，建议3.7或3.9，反正我是换了3.7,就顺了环境配置如下：condacreate-nyolov8python==3.7pipinstallultralytics
本文及后续更新都会放在个人主页~欢迎来看看https://lgyserver.top/index.php/2023/05/08/xilinx-vitis-ai%e9%87%8f%e5%8c%96%e9%83%a8%e7%bd%b2yolov5%e8%87%b3dpu-pynq/概要本文章记述了从YOLOv5源代码使用XilinxVitisAI进行量化并部署到DPU上的全流程。在开Pynq环境下运行测试通过。环境主机:Ubuntu22.04+Vivado2022.2+VitisAI2.5.0（使用Docker安装）+CUDA11.3开发板：XilinxKriaKV260+Pynq3.0+DPUP
yolov5s.pt下载：提示：：参考博客：https://blog.csdn.net/m0_60900621/article/details/127119398GitHub-ultralytics/yolov5:YOLOv5🚀inPyTorch>ONNX>CoreML>TFLite
文章目录一、导读二、部署环境三、预测结果3.1使用检测模型3.2使用分割模型3.3使用分类模型3.4使用pose检测模型四、COCOval数据集4.1在COCO128val上验证YOLOv8n4.2在COCO128上训练YOLOv8n五、自己训练5.1训练检测模型5.2训练分割模型5.3训练分类模型5.4训练pose模型一、导读YOLOv8是来自Ultralytics的最新的基于YOLO的对象检测模型系列，提供最先进的性能。利用以前的YOLO版本，YOLOv8模型更快、更准确，同时为训练模型提供统一框架，以执行：物体检测实例分割图像分类Ultralytics为YOLO模型发布了一个全新的存储库
