用yolov5训练的火焰烟雾检测

约洛夫5 来自原始代码。 我修改了yololayer并集成了批处理的NMSPlugin。 提供了yolov5s.wts可以进行快速演示。 如何生成.wts可以参考 。 如何运行，以yolov5s为例 建立并运行 mkdir build cd build cmake .. make sudo ./yolov5 -s // serialize model to plan file i.e. 'yolov5s.engine' sudo ./yolov5 -d ../samples // deserialize plan file and run inference, the images in samples will be processed. 检查生成的图像，如下所示。 _zidane.jpg和_bus.jpg 运行Python示例，请安装Python ten

yolov5-face 对齐人脸，yolov5-face 人脸检测，检测5个关键点，并对齐转正。 入库：detect_align.py

详细请看博客： reid模型为fast-reid框架训练，resnet101蒸馏出来的resnet34，因为模型保存了FC层和优化器等参数所以很大，去除这些只保留resnet34的话模型30多MB，整个流程在2070GPU下能达到实时效果 reid模型：链接: 提取码: j4ce

tensorrtx-yolov5 V4版本 - yolov5s成功

tensorrtx-yolov5--成功编译的CMakeLists

约洛夫5Wpf 使用ML.NET部署YOLOV5的ONNX模型

使用TensorRT来加速部署YOLOv5项目，此文档中包含全部 软件及依赖库 在Win10系统上完成，需要用到的软件与依赖包有：cuda 10.2 , cudnn 7.6.5 , VS2019 , OpenCV 3.4.0 , Anaconda3 , CMake 3.19.4 , TensorRT 7 安装使用使用教程：https://blog.csdn.net/weixin_39588099/article/details/119994675?spm=1001.2014.3001.5502

yolov5 COCO128数据集

rv1126linux环境配置和PC端仿真yolov3，板端运行yolov5.