前言前面简单介绍了YOLOv5的项目目录结构（直通车：YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（1）——项目目录结构解析），对项目整体有了大致了解。今天要学习的是detect.py。通常这个文件是用来预测一张图片或者一个视频的，也可以预测一个图片文件夹或者是一些网络流。下载后直接运行默认是对date/images文件夹下的两张照片进行检测识别。文章代码逐行手打注释，每个模块都有对应讲解，一文帮你梳理整个代码逻辑！友情提示：全文近4万字，可以先点再慢慢看哦~ 🍀本人YOLOv5源码详解系列： YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（1）——项目目录结构解析YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（2）—
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yolov8是yolov5作者发布的新作品目录1、下载源码2、下载权重3、配置环境4、导出onnx格式 5、OpenCVDNN推理1、下载源码gitclonehttps://github.com/ultralytics/ultralytics.git2、下载权重gitclonehttps://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n.pt3、配置环境pipinstall-rrequirements.txt-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple4、导出onnx格式项目
本专栏将详细介绍从零开始进行AIGC大模型训练与推理（Python），包括文本生成（GPT系列）和图片生成（StableDiffusion系列）等，初步计划从以下提纲逐步进行博文分享，欢迎关注。1AIGC（人工智能生成）技术背景与发展（1）《解密AIGC：人工智能生成内容技术的优势和未来发展趋势》，地址为“解密AIGC：人工智能生成内容技术的优势和未来发展趋势_Coding的叶子的博客-CSDN博客”。2Docker深度学习环境搭建（1）《DockerAIGC等大模型深度学习环境搭建（完整详细版）》，地址为“解密AIGC：人工智能生成内容技术的优势和未来发展趋势_Coding的
目录ChatGPT使用指南——文本推理1.什么是推理（Reasoning）？2.导入ChatGPT3.测试ChatGPT的推理能力
前言最近在研究如何让YOLOv5推理得更快，总体看来，主要有以下这些思路：使用更快的GPU，即：P100->V100->A100多卡GPU推理减小模型尺寸，即YOLOv5x->YOLOv5l->YOLOv5m->YOLOv5s->YOLOv5n进行半精度FP16推理与pythondetect.py--half减少–img-size，即1280->640->320导出成ONNX或OpenVINO格式，获得CPU加速导出到TensorRT获得GPU加速批量输入图片进行推理使用多进程/多线程进行推理注：使用多卡GPU和多进程/多线程的推理并不会对单张图片推理起到加速作用，只适用于很多张图片一起进行推
接着之前文章《模型杂谈：快速上手元宇宙大厂Meta“开源泄露”的大模型（LLaMA）》一文中的话题，继续聊聊如何使用INT8量化的方式来让低显存的设备能够将模型运行起来。写在前面前几天，在知乎上看到《如何评价LLaMA模型泄露？》问题，因为正巧有事在忙，于是顺手用手头的机器跑了一个原版模型，写了一段简单的回答，附加了实际运行所需显存资源的图片。在折腾过程中，看到了上一篇文章中提到的社区项目“PyLLaMA”，能够比原版降低非常多显存资源，来将程序跑起来。因为手头机器的显存相对富裕，当时没有直接进行复现验证。随后，在后面陆续出现的知乎回答列表中，我看到了其他人也提到这个方案能够直接运行在8GB的
接着之前文章《模型杂谈：快速上手元宇宙大厂Meta“开源泄露”的大模型（LLaMA）》一文中的话题，继续聊聊如何使用INT8量化的方式来让低显存的设备能够将模型运行起来。写在前面前几天，在知乎上看到《如何评价LLaMA模型泄露？》问题，因为正巧有事在忙，于是顺手用手头的机器跑了一个原版模型，写了一段简单的回答，附加了实际运行所需显存资源的图片。在折腾过程中，看到了上一篇文章中提到的社区项目“PyLLaMA”，能够比原版降低非常多显存资源，来将程序跑起来。因为手头机器的显存相对富裕，当时没有直接进行复现验证。随后，在后面陆续出现的知乎回答列表中，我看到了其他人也提到这个方案能够直接运行在8GB的
ChatGPT刚发布的时候，给了我们太多的震撼，模型在对话上的表现实在是太像人类了，以至于产生了语言模型具有「思维能力」的错觉。不过在深入了解语言模型之后，研究人员们也逐渐发现了，基于高概率语言模式的再现与期望中的「通用人工智能」还有很大差距。在当前的大多数研究中，大型语言模型主要是在特定提示的引导下生成思维链来执行推理任务，没有考虑人类的认知框架，使得语言模型解决复杂推理问题的能力与人类之间仍然存在着显着的差距。人类在面对复杂的推理难题时，通常会使用各种认知能力，并且需要与工具、知识和外部环境信息的各个方面进行交互，那语言模型能不能模拟人类的思维流程来解决复杂问题呢？答案当然是可以！首个模拟
流程描述定义了一个名为letterbox的函数，用于图像缩放和填充。定义了一个包含80个物体类别名称的列表names，和一个包含每个类别对应的随机颜色的字典colors。将原始图像img从BGR颜色空间转换为RGB颜色空间。复制一份原始图像，并使用letterbox函数对其进行缩放和填充。将缩放和填充后的图像的维度由(height,width,channel)转换为(channel,height,width)。在第一维（即batch维度）上添加一维，将缩放和填充后的图像转换为大小为(1,channel,height,width)的张量。将图像转换为numpy数组，并将其变为连续的存储方式。将图
