YOLO(You Only Look Once)是一种目标检测算法,其特点是速度快且准确率高。在进行YOLO的落地部署时,需要考虑以下几个方面: 1. 硬件选择:为了实现实时目标检测,需要选择适合的硬件设备。通常情况下,使用GPU可以加速YOLO的推理过程。 2. 模型训练与转换:首先,需要使用标注好的数据集对YOLO模型进行训练。训练完成后,将模型转换为适合部署的格式,如TensorRT、OpenVINO等。 3. 模型优化:为了提高YOLO的推理速度,可以进行模型优化。例如,使用剪枝技术减少模型参数量、使用量化技术减少模型的存储空间和计算量等。 4. 推理引擎选择:选择适合的推理引擎进行部署。常用的推理引擎有TensorRT、OpenVINO、NCNN等,它们可以针对不同硬件平台进行优化。 5. 输入数据预处理:在进行目标检测之前,需要对输入图像进行预处理,如图像缩放、归一化等操作。 6. 后处理与结果展示:在得到目标检测结果后,可以进行后处理操作,如非极大值抑制(NMS)来去除冗余的检测框。最后,将结果展示在图像或视频上。
2024-05-21 19:15:05 2.1MB
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yolov5 yolo yolov7 明火烟雾 AI
2024-05-20 15:05:16 320.43MB yolov5
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1)整个yolov5模型 2)二维码数据集 3)二维码训练得到的模型 4)模型转成onnx格式,在opencv dnn下调用 5)二维码检测识别程序
2024-05-20 11:52:49 146.92MB opencv yolov5 目标检测 二维码识别
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基于win10系统,实用anaconda配置python环境,在anaconda里面下载vscode对项目进行编辑。基于pytorch深度学习框架,实用开源模型yolov4实现模板检测与yolov5实现车牌检测与LPRNet实现车牌检测 使用说明 1、运行detect.py:实现对 /inference/images 路径下的图片和视频进行目标检测,卡车计数,和车牌检测与识别 2、在/inference/output 路径下可看到输出情况
2024-05-19 20:48:36 11.27MB pytorch 深度学习 车牌检测
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融合CBAM通道注意力机制的YOLOv5-v6.1版本源码
2024-05-19 00:01:13 4.34MB YOLOv5 CBAM
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yolov5 yolov5_使用yolov5+deepsort进行无人机目标跟踪
2024-05-18 15:11:55 83.69MB yolov5 deepsort 目标检测
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凭什么要收我们的钱啊??? 直接下
2024-05-17 16:24:39 14.87MB yolov5s.pt
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本人带的一个本科毕设资料,内含全部可执行代码。包括YOLOV5复现,YOLOV5加注意力机制改进,成功将在VOC数据集上的精确度由76%提升至77%。 包括训练及测试代码,仅包括代码,本人已经调通,仅需要更改路径即可。不包含预训练权重,资源仅包含本人实现的全部代码,不包含论文,应对本科毕设足够。 预训练权重、论文模板、演示视频,可私信获取。
2024-05-12 16:38:32 7.53MB YOLO YOLOv5 注意力机制 毕业设计
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yolov5单目相机测速测距,测速测距,pyqt,目标检测,深度学习,目标检测接单,yolov5,yolov7,可dai写 扣扣:2046删532除381 语言:python 环境:pycharm,anaconda 功能:可添加继电器或者文字报警,可统计数量 注意: 1.可定制!检测车辆,树木,火焰,人员,安全帽,烟雾,情绪,口罩佩戴……各种物体都可以定制,价格私聊另商! 2.包安装!如果安装不上可以保持联系,3天安装不上可申请退货!
2024-05-07 12:36:57 50.49MB pyqt 目标检测 深度学习 python
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yolov5改进 YOLOv5是一种单阶段目标检测算法,该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路,使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示: 输入端:在模型训练阶段,提出了一些改进思路,主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放; 基准网络:融合其它检测算法中的一些新思路,主要包括:Focus结构与CSP结构; Neck网络:目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层,Yolov5中添加了FPN+PAN结构; Head输出层:输出层的锚框机制与YOLOv4相同,主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss,以及预测框筛选的DIOU_nms。 本资源包括对yolov5的改进策略和案例分析进行了详细阐述,有需要的朋友可以下载学习。
2024-05-02 16:22:56 6.5MB 目标检测 yolov5 人工智能
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