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電子發(fā)燒友網(wǎng)>嵌入式技術(shù)>編程語言及工具>YOLOv5解析之downloads.py 代碼示例

YOLOv5解析之downloads.py 代碼示例

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model_deploy.py --mlir yolov5l.mlir --quantize INT8 --calibration_table yolov5l_cali_table --chip
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2022-09-14 11:16:526324

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比如上面把width_multiple設(shè)置為了0.5,那么第一個(gè) [64, 6, 2, 2] 就會被解析為 [3,64*0.5=32,6,2,2],其中第一個(gè) 3 為輸入channel(因?yàn)檩斎?,32 為輸出channel。
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YOLOv5官方給出的YOLOv5在OpenCV上推理的程序相對來說是比較通俗易懂的,條理清晰,有基本的封裝,直接可用!但是我也發(fā)現(xiàn),模型的推理時(shí)間跟前后處理的時(shí)間相差無幾,特別是當(dāng)視頻流有多個(gè)檢測到的對象時(shí)候,整個(gè)幀率會有明顯下降!官方推薦的參考示例代碼鏈接為:
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2023-01-05 18:00:322154

YOLOv5中的autoanchor.py代碼解析

我們不用手工選擇 anchor boxes,而是在訓(xùn)練集的邊界框上的維度上運(yùn)行 K-means 聚類算法,自動找到良好的 anchor boxes 。 如果我們使用具有歐幾里得距離的標(biāo)準(zhǔn) K-means,那么較大的框會比較小的框產(chǎn)生更多的誤差。
2023-01-11 15:40:361064

在C++中使用OpenVINO工具包部署YOLOv5模型

下載并轉(zhuǎn)換YOLOv5預(yù)訓(xùn)練模型的詳細(xì)步驟,請參考:《基于OpenVINO?2022.2和蝰蛇峽谷優(yōu)化并部署YOLOv5模型》,本文所使用的OpenVINO是2022.3 LTS版。
2023-02-15 16:53:562071

使用旭日X3派的BPU部署Yolov5

本次主要介紹在旭日x3的BPU中部署yolov5。首先在ubuntu20.04安裝yolov5,并運(yùn)行yolov5并使用pytoch的pt模型文件轉(zhuǎn)ONNX。
2023-04-26 14:20:39479

淺析基于改進(jìn)YOLOv5的輸電線路走廊滑坡災(zāi)害識別

本文以YOLOv5網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ),提出一種改進(jìn)YOLOv5YOLOv5-BC)深度學(xué)習(xí)滑坡災(zāi)害識別方法,將原有的PANet層替換為BiFPN結(jié)構(gòu),提高網(wǎng)絡(luò)多層特征融合能力
2023-05-17 17:50:37859

基于YOLOv5s基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)五種視覺注意力模塊的改進(jìn)

5s基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)五種視覺注意力模塊的改進(jìn),然后訓(xùn)練相同的輪次,橫向比較模型的精度。 YOLOv5添加注意模塊魔改 ?視覺注意力機(jī)制是一個(gè)好東西,即插即用,YOLOv5 7.0版本工程代碼簡潔明了,代碼加入視覺注意力模塊支持異常方便,以SE注意力為例,只要三步即可完成: 1. 修改模型
2023-06-02 14:52:35841

Pytorch Hub兩行代碼搞定YOLOv5推理

模型。支持模型遠(yuǎn)程加載與本地推理、當(dāng)前Pytorch Hub已經(jīng)對接到Torchvision、YOLOv5、YOLOv8、pytorchvideo等視覺框架。
2023-06-09 11:36:27669

教你如何用兩行代碼搞定YOLOv8各種模型推理

大家好,YOLOv8 框架本身提供的API函數(shù)是可以兩行代碼實(shí)現(xiàn) YOLOv8 模型推理,這次我把這段代碼封裝成了一個(gè)類,只有40行代碼左右,可以同時(shí)支持YOLOv8對象檢測、實(shí)例分割、姿態(tài)評估模型的GPU與CPU上推理演示。
2023-06-18 11:50:441888

【教程】yolov5訓(xùn)練部署全鏈路教程

本教程針對目標(biāo)檢測算法yolov5的訓(xùn)練和部署到EASY-EAI-Nano(RV1126)進(jìn)行說明,而數(shù)據(jù)標(biāo)注方法可以參考我們往期的文章《Labelimg的安裝與使用》。
2023-01-29 15:25:222421

目標(biāo)檢測算法再升級!YOLOv8保姆級教程一鍵體驗(yàn)

YOLO作為一種基于圖像全局信息進(jìn)行預(yù)測的目標(biāo)檢測系統(tǒng),始終保持著極高的迭代更新率,從YOLOv5YOLOv8,本次升級主要包括結(jié)構(gòu)算法、命令行界面、PythonAPI等。具體到YOLOv8,它可
2023-02-28 11:16:021330

三種主流模型部署框架YOLOv8推理演示

深度學(xué)習(xí)模型部署有OpenVINO、ONNXRUNTIME、TensorRT三個(gè)主流框架,均支持Python與C++的SDK使用。對YOLOv5~YOLOv8的系列模型,均可以通過C++推理實(shí)現(xiàn)模型
2023-08-06 11:39:171673

YOLOv8+OpenCV實(shí)現(xiàn)DM碼定位檢測與解析

YOLOv8是YOLO系列模型的最新王者,各種指標(biāo)全面超越現(xiàn)有對象檢測與實(shí)例分割模型,借鑒了YOLOv5、YOLOv6、YOLOX等模型的設(shè)計(jì)優(yōu)點(diǎn),全面提升改進(jìn)YOLOv5的模型結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)同時(shí)保持了YOLOv5工程化簡潔易用的優(yōu)勢。
2023-08-10 11:35:39643

解鎖YOLOv8修改+注意力模塊訓(xùn)練與部署流程

很多人也想跟修改YOLOv5源碼一樣的方式去修改YOLOv8的源碼,但是在github上面卻發(fā)現(xiàn)找到的YOLOv8項(xiàng)目下面TAG分支是空的
2023-08-11 14:14:402324

yolov5和YOLOX正負(fù)樣本分配策略

整體上在正負(fù)樣本分配中,yolov7的策略算是yolov5和YOLOX的結(jié)合。因此本文先從yolov5和YOLOX正負(fù)樣本分配策略分析入手,后引入到YOLOv7的解析中。
2023-08-14 11:45:171567

如何修改YOLOv8的源碼

很多人也想跟修改YOLOv5源碼一樣的方式去修改YOLOv8的源碼,但是在github上面卻發(fā)現(xiàn)找到的YOLOv8項(xiàng)目下面TAG分支是空的,然后就直接從master/main下面把源碼克隆出來一通
2023-09-04 10:02:541036

YOLOv5網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)訓(xùn)練策略詳解

前面已經(jīng)講過了Yolov5模型目標(biāo)檢測和分類模型訓(xùn)練流程,這一篇講解一下yolov5模型結(jié)構(gòu),數(shù)據(jù)增強(qiáng),以及訓(xùn)練策略。
2023-09-11 11:15:21843

Yolov5理論學(xué)習(xí)筆記

網(wǎng)絡(luò)在初始錨框的基礎(chǔ)上 基于訓(xùn)練數(shù)據(jù) 輸出預(yù)測框,因此初始錨框也是比較重要的一部分。見配置文件*.yaml, yolov5預(yù)設(shè)了COCO數(shù)據(jù)集640×640圖像大小的錨定框的尺寸:
2023-09-12 17:08:39334

OpenCV4.8+YOLOv8對象檢測C++推理演示

自從YOLOv5更新成7.0版本,YOLOv8推出以后,OpenCV4.6以前的版本都無法再加載導(dǎo)出ONNX格式模型了,只有OpenCV4.7以上版本才可以支持最新版本YOLOv5YOLOv8模型的推理部署。首先看一下最新版本的YOLOv5YOLOv8的輸入與輸出格式。
2023-09-27 11:07:05631

自己編寫函數(shù)示例代碼很難嗎?分享幾個(gè)示例

Q A 問: Arduino Uno的函數(shù)示例 我決定自己編寫函數(shù)示例代碼,因?yàn)檫@應(yīng)該是Arduino中的基本示例。網(wǎng)絡(luò)上確實(shí)有關(guān)于使用函數(shù)的文檔,但是,如果要嘗試使用代碼環(huán)境,則必須得訪問
2023-11-16 16:05:03182

如何在代碼中配置DDS編程示例

底層通信機(jī)理上可是有所不同的。 發(fā)布者代碼解析 我們看下在代碼中,如果加入QoS的配置。 learning_qos/qos_helloworld_pub.py #!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf- 8 -*- "" "@作者: 古
2023-11-24 18:08:37334

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