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Yolov5：你只看一次 v5 学习资源和收藏 这个存储库是 Yolov5 的集合。 这有助于学习者或研究人员在一处找到所有 yolo 代码。 :glowing_star: :glowing_star: :glowing_star: :glowing_star: :glowing_star: Yolov5 系列 :glowing_star: :glowing_star: :glowing_star: :glowing_star: :glowing_star: 粗体文字内含项目 约洛夫5 ： （感谢Roboflow.com ） 序号 名称 Github 1 官方 Yolov5 (7.6 k :star: ） 2 使用YOLO v5和深度排序的实时多人跟踪器（362 :star: ） 3 约洛夫（Yolov5）火炬（57 :star: ) | 4 Yolov5 Tensorflow(125 :star: ） 5 Yolov5 框架 (326 :star: ） 6 Yolov5 的烟雾检测(152 :star: ） 7 Yolo

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原版仓库： 修改版 yolov5 使用方法 环境要求：python version >= 3.6 模型训练：python3 train.py 模型导出：python3 models/export.py --weights "xxx.pt" 转换rknn：python3 onnx_to_rknn.py 模型推理：python3 rknn_detect_yolov5.py 注意事项：如果训练尺寸不是640那么，anchors会自动聚类重新生成，生成的结果在训练时打印在控制台，或者通过动态查看torch模型类属性获取，如果anchors不对应那么结果就会出现问题。 建议：在训练时如果size不是640，那么可以先通过聚类得到anchors并将新的anchors写入到模型配置文件中，然后再训练，防止动态获取的anchors在rknn上预测不准的问题。训练参数别忘记加上 --noautoanchor

Yolov5 +使用PyTorch进行深度排序 介绍 该存储库包含PyTorch YOLOv5的简化版（ ）。 它过滤掉不是人的所有检测。 然后，将对人员的检测传递给跟踪人员的深度排序算法（ ）。 它仅跟踪人员这一事实背后的原因是，深度关联度量仅在人员数据集上进行训练。 描述 该实现基于两篇文章： 使用深度关联指标进行简单的在线和实时跟踪 YOLOv4：物体检测的最佳速度和准确性 要求 安装了所有requirements.txt依赖关系的Python 3.8或更高版本，包括torch> = 1.7。 要安装运行： pip install -U -r requirements.txt 所有依赖项都包含在关联的docker映像中。 Docker要求是： nvidia-docker Nvidia驱动程序版本> = 440.44 在运行跟踪器之前 递归克隆存储库： git clo

YOLOV5口罩检测数据集，含有训练集和测试集，标签为yolo格式的txt文件，每行表示一个目标，从左向右依次为labelid centerx centery w h

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包含Yolov5的四个pt权重，对应转换为onxx的Yolov5s.onnx、Yolov5m.onnx、Yolov5l.onnx、Yolov5x.onnx共4个文件。 此外完整详细的Yolov5网络结构的讲解可参考江大白的博文。

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