yolov5x6 物体检测 最强模板

DLology博客 怎么跑 简单方法：运行 。 另外，如果您想使用图像而不是图像，则此仓库随附。 需要安装 。 分叉并将此存储库克隆到本地计算机。 https://github.com/Tony607/object_detection_demo 安装所需的库 pip3 install -r requirements.txt 第1步：注释一些图像 使用自定义对象保存一些照片，最好将jpg扩展名保存到./data/raw目录。 （如果您的对象很简单，例如此存储库随附的对象，则20张图像就足够了。） 将那些照片调整为统一大小。 例如(800, 600)与 python resize_images.py --raw-dir ./data/raw --save-dir ./data/images --ext jpg --target-size "(800, 600)" 调整大小的图像位于.

论文介绍了当前流行的几种无线充电技术，并提出了一种带金属物体检测的多线圈无线充电系统的设计方案。该方案采用电磁感应的技术原理，具有成本低、效率高等特点。另外，相比于其他电磁感应技术的无线充电方案，本文方案的特点是低功耗、多线圈及带金属物体检测功能。硬件方面，本文提出的无线充电系统采用美国德州仪器公司的BQ500410A及BQ51013B作为发射端电路和接收端电路的主控部分，并辅以MSP430G2101实现低功耗电路。为了扩大负载设备的充电面积，发射端电路采用三线圈的方案，自动选择最优的线圈来提供能量传输通道。此外，本文方案还设计了寄生金属物体检测及外来物体检测功能，避免了能量传输通道上存在的金属物体产生的涡流发热对无线充电系统的影响。软件方面，本文采用“反向散播调制技术”进行信号调制，并定义了物理层、数据链路层、逻辑层协议，规范了发射端电路与接收端电路之间数据通信。在传输功率控制方面，本文采用的是离散PID控制算法，并结合动态整流控制算法提高系统的瞬态响应速度。最后，本文测试了上述软硬件设计的主要功能，证实了本文设计方案的可行性。

基于YOLOv5的移动物体检测分类系统源码，可根据不同的权重模型对不同的物体进行识别。 图形化界面基于PyQT5。整体分为三个主要的功能模块。 图片检测 图片检测功能分为单张图片检测和文件夹批量检测。 单张图片检测 选择图片后进行检测标注并直接展示结果。 文件夹检测 选择文件夹后对文件夹中的所有图片进行批量检测，检测结果将存放至tmp/cls文件夹下的对应类别中。一张图片中若包含多种类别，那么该图片将会被保存至多个类别文件夹。例如一张图片即包含了人和公交车，那么tmp/cls/人以及tmp/cls/公交车这两个分类文件夹中都可以找到这张图片 视频检测 视频检测支持本地视频检测及网络视频检测。 本地视频检测 本地视频检测只需要点击选择视频按钮，打开一个本地视频即可。 视频检测将实时检测视频的每一帧，并将其进行标注后实时展示。同图片文件夹检测，可以将每一帧的结果分类保存到类别文件夹中，由于涉及大量IO操作，创建子线程保存图片以保证流畅度。 网络视频检测 网络视频检测暂只支持视频源，视频网站上的视频需要先手动进行解析。 然后会自动将视频保存至tmp/video/中，进行检测。

基于YOLO的移动物体检测分类系统.zip

YOLO v3 物体检测算法

一款基于YOLOv5的物体检测识别与分类系统源码.zip

CIFAR-10 是一个图像数据集，包含 60000 张 32x32 分辨率的彩色图像，根据图像内容被分为 10 个类别，包括：airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck，每个类别有 6000 张图片，类别之间的交集为空。

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Linux创始人LinusTorvalds有一句名言：Talk is cheap, Show me the code.（冗谈不够，放码过来！）。 代码阅读是从入门到提高的必由之路。尤其对深度学习，许多框架隐藏了神经网络底层的实现，只能在上层调包使用，对其内部原理很难认识清晰，不利于进一步优化和创新。 YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法，以速度快见长。 YOLOv3的实现Darknet是使用C语言开发的轻型开源深度学习框架，依赖少，可移植性好，可以作为很好的代码阅读案例，让我们深入探究其实现原理。 本课程将解析YOLOv3的实现原理和源码，具体内容包括：      YOLO目标检测原理       神经网络及Darknet的C语言实现，尤其是反向传播的梯度求解和误差计算      代码阅读工具及方法      深度学习计算的利器：BLAS和GEMM      GPU的CUDA编程方法及在Darknet的应用      YOLOv3的程序流程及各层的源码解析本课程将提供注释后的Darknet的源码程序文件。 除本课程《YOLOv3目标检测：原理与源码解析》外，