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
1
包括yolov5l.pt,yolov5m.pt,yolov5s.pt,yolov5x.pt预训练权重文件
2023-12-29 16:28:20
294.34MB
1
YOLOv8预训练权重文件集合(YOLOv8n,YOLOv8s,YOLOv8m,YOLOv8l,YOLOv8x)
YOLOv8 pretrained Detect models are shown here. Detect, Segment and Pose models are pretrained on the COCO dataset, while Classify models are pretrained on the ImageNet dataset.
Model size
(pixels) mAPval
50-95 Speed
CPU ONNX
(ms) Speed
A100 TensorRT
(ms) params
(M) FLOPs
(B)
YOLOv8n 640 37.3 80.4 0.99 3.2 8.7
YOLOv8s 640 44.9 128.4 1.20 11.2 28.6
YOLOv8m 640 50.2 234.7 1.83 25.9 78.9
YOLOv8l 640 52.9 375.2 2.39 43.7 165.2
YOLOv8x 640 53
2023-10-09 15:30:13
269.36MB
1
1、使用Anaconda创建虚拟环境，2、建立VOC格式标准文件夹，3、将xml格式转换成yolo格式，4、修改yaml配置文件，5、权重文件下载，6、参数修改，再点开train.py,找到if __name__ == '__main__':开始修改参数7、使用训练好的权重文件进行识别，8、使用USB摄像头进行识别
2023-05-09 21:51:53
23.68MB
1
YOLOv5-7.0实例分割权重文件，yolov5x-seg.pt，有需要的小伙伴拿去。
2023-04-15 21:42:47
170.01MB
1
yolov8五个权重文件。2023/3/18版本，考虑到github下载可能太慢， 故个人上传方便大家下载。
2023-04-12 18:04:31
269.83MB
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