yolov5 pytorch1.5版本，由于commit 太快，所以留存。希望以后用得到，目前yolov5　的检测效果还是非常好的

yolov5-服务器训练可视化

yolo5 目标检测，行人、车辆等物体检测、跟踪、计数，车辆方向检测

YoloV5-ncnn-Raspberry-Pi-4 带有ncnn框架的YoloV5。 论文： ： 专为裸露的Raspberry Pi 4制作，请参阅 基准。 模型 杰特逊纳米2015 MHz RPi 4 64-OS 1950兆赫 YoloV2（416x416） 10.1帧/秒 3.0帧/秒 YoloV3（352x352）微小 17.7帧/秒 4.4 FPS YoloV4（416x416）微小 11.2 FPS 3.4帧/秒 YoloV4（608x608）完整 0.7帧/秒 0.2帧/秒 YoloV5（640x640）小 4.0 FPS 1.6帧/秒 依赖关系。 要运行该应用程序，您必须： 具有32或64位操作系统的树莓派4。 它可以是Raspberry 64位操作系统，也可以是Ubuntu 18.04 / 20.04。 已安装腾讯ncnn框架。 已安装OpenC

YOLOV5转换模型为om模型文件脚本

pycocotools2.0.2.rar

c++实现yolov5的OpenVINO部署 本文介绍了一种使用c++实现的,使用OpenVINO部署yolov5的方法. 此方法在2020年9月结束的极市开发者榜单中取得后厨老鼠识别赛题第四名. 2020年12月,注意到yolov5有了许多变化,对部署流程重新进行了测试,并进行了整理. 希望能给需要的朋友一些参考,节省一些踩坑的时间. 2021.2.27 注意到yolov5更新了4.0版本的release,该仓库不能直接使用，请git reset到v3.1对应的版本下使用. 如果有改好的兼容4.0版本的实现，欢迎提merge. 模型训练 1. 首先获取yolov5工程 git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git 本文编辑的时间是2020年12月3日,官方最新的releases是v3.1,在v3.0的版本中,官网有如下的声明 Au

2021年愿景 2021年第一个FRC银河搜寻任务视觉代码。该代码将能够使用Nvidia Jetson Nano和YOLOv5在运动场上运行实时目标检测。 YOLOv5对象检测信息/文档 YOLOv5是用于实时对象检测的AI对象检测库。 资源 用法 注意：所有软件包和模块都使用virtualenv坐在虚拟环境中。要为此仓库运行任何命令，您必须输入venv。 FROM YOLOv5_trained_model目录键入source venv/bin/activate以启动环境变量 powercell_model / YOLOv5_Trained_Model目录中的文件都是经过训练的ML模型。它由data.yaml，custom_yolov5s.yaml和best.pt（即经过训练的模型文件）组成。 注意：Roboflow用于创建yolov5格式。 要获取（或更新）训练后的模型，请执行以下操作

GetStarted 下载YOLOv5权重文件 . 放在 yolov5/weights/目录下 下载deep_sort权重文件 . 放在deep_sort/deep/checkpoint/目录下；备份路径: 密码: makv 运行run_YoSort.py根据自己需要来修改启动参数 功能更新列表 增加显示检测框的置信度和类别信息 增加udp发送框信息功能

yolov5-inferencing:YOLOv5，仅用于推理。轻松访问检测结果