基于pytorch与yolo-v5的猪脸目标检测模型与代码，带有训练好的模型权重，开箱即用 带有测试样例代码，可以直接运行

PaddleDetection-Yolov5-main，YOLO V5 PADDLE代码 PaddleDetection-Yolov5-main，YOLO V5 PADDLE代码 PaddleDetection-Yolov5-main，YOLO V5 PADDLE代码

YOLO-V5在合作研究中对肺炎图像进行定位和分类 使用Ultralytics的对象检测模型YOLO-V5对自定义图像进行定位和分类 该存储库包含在colab中实现YOLO-V5的实现，以检测和分类肺炎和正常图像 用于此模型的数据来自以下链接（ ） Yolo_v5_Data_Preparation.ipynb-该文件包含所有必要步骤，可将我们的数据集转换为适合YOLO-V5实施的格式 我们必须克隆YOLO-V5的git存储库 YOLO_V5_Training.ipynb-此文件包含在图像上运行YOLO-V5训练所必须执行的操作和步骤 最后，YOLO_V5_Inference.ipynb-在这里，我们根据训练中保存的权重预测并验证模型结果 将来，我计划使用YOLO-V5添加印度卢比检测和分类

杂草作物图像数据集，它包括2822张图片。以YOLO v5 PyTorch格式进行注释。分为作物和杂草两个文件夹， 杂草作物图像数据集，它包括2822张图片。以YOLO v5 PyTorch格式进行注释。分为作物和杂草两个文件夹， 杂草作物图像数据集，它包括2822张图片。以YOLO v5 PyTorch格式进行注释。分为作物和杂草两个文件夹，

树莓派4B yolo V5 + openCV4.5.4编译 配置好的固件 是一个pdf文件 文件带固件下载地址，用户名密码，还有描述文件

json转yolo v5数据集训练格式，需要改训练分类和文件地址

基于YOLOV5的物体检测ROS功能包. 测试环境: Ubuntu 18.04/ROS Melodic/Nvidia Jetson Nano上, PyTorch 1.10.1, cudatoolkit=10.2. 此外,ROS Melodic默认python2.7的cv_bridge, 但Pytorch使用Python3 所以还需要为ROS 安装基于Python3的cv_bridge,详细见我的博文: 二十. 在ROS系统上实现基于PyTorch YOLO v5的实时物体检测

包含4个权重文件，yolov5l ，yolov5m , yolov5s, yolov5x 。 从谷歌云盘下载的，4个文件4个积分不多吧.

YOLO-V5-道路窘迫成像 该存储库代表现代计算机视觉YOLO V5在自动检测道路故障中的用途。所有代码和模型正在积极开发中，如有更改或删除，恕不另行通知。 要求 Python 3.8或更高版本以及torch>=1.7和requirements.txt中给出的要安装，请运行： $ conda install -c conda-forge pycocotools $ pip install -r requirements.txt 坑洞推断 要对data/images示例图像进行推断： $ python detect.py --source data/images --weights best_potholes.pt --conf 0.5 --img 416 裂缝推断 要对data/images示例图像进行推断： $ python detect.py --source data/ima

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 clone --r