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

在安全帽佩戴检测数据集训练YOLOv5--数据集处理-附件资源

yolov5 deepsort 行人 车辆 跟踪 检测 计数 实现了 出/入 分别计数。 默认是 南/北 方向检测，若要检测不同位置和方向，可在 main.py 文件第13行和21行，修改2个polygon的点。 默认检测类别：行人、自行车、小汽车、摩托车、公交车、卡车。 检测类别可在 detector.py 文件第60行修改。 视频 bilibili 运行环境 python 3.6+，pip 20+ pytorch pip install -r requirements.txt 如何运行 下载代码 $ git clone https://github.com/dyh/unbox_yolov5_deepsort_counting.git 因此repo包含weights及mp4等文件，若 git clone 速度慢，可直接下载zip文件： 进入目录 $ cd unbox_yolov5_dee

该资源包含了coco2017train或coco2017val数据集转化为可用于YoloV5训练和评估的.txt文件格式，保证正确和规范。

约洛夫5 由TensorFlow2实现的YoloV5，支持培训，评估和推断。 目前尚不完善的项目，但我会继续改进，因此您可能希望观看/加注此仓库以进行重新访问。 任何贡献都受到高度欢迎 主要特征 纯tensorflow2最小Yolov5 yaml文件配置模型 定制数据培训 镶嵌数据扩充 通过锚的iou或wh比编码标签 阳性样本增加 多GPU训练 详细的代码注释 充满弊端，还有巨大的改进空间 用法 克隆和安装要求 $ git clone git@github.com:LongxingTan/Yolov5.git $ cd Yolov5/ $ pip install -r requirements.txt 下载VOC $ bash data/scripts/get_voc.sh $ cd yolo $ python dataset/prepare_data.py 火车 $ python

1. 效果： 视频链接： 最终效果： 源码已经上传 Github： 2. YOLOv5模型训练： 训练自己的数据集可以看我这篇博客： 这里演示的话我就用官方训练好的 yolov5m.pt 模型。 3. YOLOv5模型预测： 预测接口： import torch import numpy as np from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords, letterbox from utils.torch_utils import select_device import cv2 from random import randint class Detector(object): def __init__(self):

matlab人头检测的代码概述 导入yolov5 * .onnx进行推断，包括yolov5s.onnx ， yolov5m.onnx ， yolov5l.onnx ， yolov5x.onnx ，原始输出尺寸为1×255×H×W（其他尺寸格式可以稍作修改），然后导入（importONNXNXFunction ）+在matlab Head解码输出中进行检测。 要求 Matlab R2021a或更高版本（因为某些操作员设置的onnx版本需要支持最多12个），所以越新越好，没有其他依赖项！！！ 预训练模型 百度盘：，代码：nseh 参考

YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标检测方法。 PyTorch版的YOLOv5轻量而性能高，更加灵活和便利。  本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv5训练自己的数据集。课程实战分为两个项目：单目标检测（足球目标检测）和多目标检测（足球和梅西同时检测）。  本课程的YOLOv5使用ultralytics/yolov5，在Windows系统上做项目演示。包括：安装YOLOv5、标注自己的数据集、准备自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型和性能统计。  希望学习Ubuntu上演示的同学，请前往 《YOLOv5(PyTorch)实战：训练自己的数据集(Ubuntu)》课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/30793  本人推出了有关YOLOv5目标检测的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程，包括： 《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：训练自己的数据集》 Ubuntu系统 https://edu.csdn.net/course/detail/30793 Windows系统 http