AGX对应的配置源码 yolo源码以及ros_yolo5的源码，修改了对应的代码

介绍 Yolov5-face 是一种实时、高精度的人脸检测。 表现 VGA分辨率的单尺度推理（最大边等于640和尺度）。 大家庭 方法 骨干 简单 中等的 难的 #参数(M) #人字拖(G) DSFD (CVPR19) ResNet152 94.29 91.47 71.39 120.06 259.55 视网膜面部 (CVPR20) ResNet50 94.92 91.90 64.17 29.50 37.59 火腿盒 (CVPR20) ResNet50 95.27 93.76 76.75 30.24 43.28 蒂娜脸 (Arxiv20) ResNet50 95.61 94.25 81.43 37.98 172.95 SCRFD-34GF(Arxiv21) 瓶颈研究 96.06 94.92 85.29 9.80 34.1

基于YOLO5,PYTORCH的裂缝检测

目前只有PYTHON版本，以后改写C++版本，CPU每帧120毫秒，DNN_OPENCL能加速一倍，采用kapao模型50M，非常小，效果不错

yolo5车牌识别python毕业设计

YOLO5目标检测的api接口

可以直接训练，只需搭建环境

yolo5_gpu_class yolov5 C ++ GPU版本，速度70ms / frame 网络使用cuda加速 net.setPreferableBackend(dnn::DNN_BACKEND_CUDA); net.setPreferableTarget(dnn::DNN_TARGET_CUDA); 常规函数使用UMat加速 Mat uFunction(frame) { UMat uimg; Mat result; frame.copyto(uimg) ####process uimg like img canny(uimg) ####process uimg like img uimg.copyto(result) return result } mat->umat 1.5ms umat版本函数有很多会被加速5,6倍 umat-mat 1ms

yolo5_class yolov5的C ++类，方便其他C ++程序调用，懂的都懂。 懂的都懂 build文件夹放到你的build文件夹里面去

YOLOv5口罩检测项目源码