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网站建设服务采购方案建立网站的英文短语

news 2025/11/1 10:42:48

网站建设服务采购方案,建立网站的英文短语,建立公司网站需要多少钱,做网站有哪些注意事项嘟嘟嘟嘟#xff01;工作需要#xff0c;所以学习了下yolov5算法。是干什么的呢#xff1f; 通俗来说#xff0c;可以将它看做是一个小孩儿#xff0c;通过成年人#xff08;开发人员#xff09;提供的大量图片的学习#xff0c;让自己知道我看到的哪些场景需要提醒给成…嘟嘟嘟嘟工作需要所以学习了下yolov5算法。是干什么的呢通俗来说可以将它看做是一个小孩儿通过成年人开发人员提供的大量图片的学习让自己知道我看到的哪些场景需要提醒给成年人开发人员。也算是一个脚指头踩在了人工智能的门口。我们使用时可以对他做的呢有以下几点就想象成孩子已经出来了寻找他可能遇到的场景成年人在场景上标注“没戴口罩的”、“没戴安全帽的”、“貌似是火源的”…在给孩子找这些场景时成年人也会精心选择将其分为标准的很简单看出来的训练集train、不很容易的需要仔细学习的验证集val、用来测试学习成果的测试集test孩子的大脑驱动着记录这些图片的标准参数训练集图片、超参数验证集图片孩子学完之后成年人可以用测试集中的图片对训练出来的成果做验收验收成功后成年人就可以让孩子自己去玩孩子在玩的过程中发现了自己学习中的场景至于是要孩子回来报告给成年人还是只是孩子自己知道就可以这就看开发者了。源码如果没看懂可以看下这个链接超详细 https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/details/121939535?ops_request_misc 接触到了两个一个是口罩检测模型一个是安全帽检测模型源码嘛都是人家自己的。下面就是下载地址口罩模型检测源码安全帽模型检测源码只是得到源码其实做不了什么的除非特有耐心还要有GPU否则只是在训练模型阶段就已经…dddd 训练模型资源已经上传这是地址所需安装的程序 anacondapycharm 其他的程序只在虚拟环境中安装就可以了环境配置一、Anaconda、pycharm安装 anaconda官网https://www.anaconda.com/products/distribution#Downloads pycharm官网https://www.jetbrains.com/pycharm/ 二、环境安装验证桌面右击显示“open folder as pycharm project”就表示pycharm安装成功了任意一个文件夹使用cmd打开。执行“conda activate”在下一命令行前出现了base就是anaconda安装成功了。三、换源可以省略使用过程中需要在虚拟环境中下载各种源换源的目的是可以使下载速度快些。此处是换了中科大的源。直接复制粘贴到命令行执行就行 conda config --remove-key channels conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ conda config --set show_channel_urls yes pip config set global.index-url https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple 四、虚拟环境我们已经有yolov5的源码了可以直接在项目中打开cmd。还有另一种选择直接用anaconda prompt执行也可以可以使用cd命令跳转文件夹。执行 conda create -n 环境名 conda create -n 环境名 python3.8 后面最好是写下Python版本不然后面有个依赖叫pycocotools的很恶心没有对应python3.9的版本这样就创建了一个虚拟环境创建后环境的查看 conda info --env 或者conda env list创建成功后激活就相当于虚拟环境的入口指令每次要使用虚拟环境中的包都需要执行 conda activate 环境名或者 activate 环境名五、安装依赖下面的依赖都要在虚拟环境中安装使用时直接使用这个虚拟环境如果使用其他虚拟环境或者base环境是检测不到依赖的 1、pytorch pytorch是用python语言打造的一款深度学习框架既可实现强大的GPU加速也可支持动态神经网络。yolov5算法在GPU和CPU情况下都可以使用但是pytorch要区分是在GPU下使用还是CPU使用而且提醒一下CPU去训练模型时会让你感动到哭安装pytorch要注意自己是GPU还是CPU此处以CPU为例哈GPU和他差不多 pytorch官网获取安装命令官网https://pytorch.org/get-started/locally/ 这个命令直接在虚拟环境中执行就可以了如果要带着后面的 -c pytorch ,表示是从国外的源下载那么前面配置源的地方就没用。看自己想用哪个用哪个 conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch2、pycocotools pip insatll pycocotools-windows3、其他包 yolov5算法项目中包含一个requirement.txt文件里面就标注了需要的依赖。 pip install -r requirement.txt pip insatll pyqt5 pip install labelme六、pycharm的配置这一步是对pycharm打开的项目配置虚拟环境所以前提就是要有虚拟环境和项目。 pycharm打开项目右下角的初始状态应该是NO interpreter,点击就会出现设置和添加。第一次的话直接添加就可以了后面其他项目要使用同一虚拟环境时点击设置-show all就可以展示之前的虚拟环境七、训练模型数据集分为三部分训练集train、验证集val、测试集test。之前看过的一个分配比例是60%、20%、20%。数据集标注的位置文件就在与images同级的labels文件夹中且这个文件夹中结构与images相同有train/val/test。首先要训练模型就要先找数据集人工去标注图片让程序学习。标注的工具就是labelimg 安装命令 pip install labelimg安装成功后使用时在虚拟环境中执行 labelimg 命令就可以打开界面。这里要注意一定要将文件类型改成yolo类型就是下图中yolo的位置。标注后生成的文件如下每一行就是一个目标的数据分别是目标的类别id戴口罩或没带口罩)、归一化处理后的中心点X坐标、y坐标、框的w和h。数据集配置文件名字可以随意内容一定要包含这几项。模型配置文件预训练模型训练的执行文件训练模型命令 python train.py --data 数据集配置文件名称 --cfg 模型配置文件名称 --weights 预训练权重文件 --epoch 100 --batch-size 4 --device cpu不使用命令执行的话train.py文件中有配置的位置只要对应修改就可以了之后直接执行 python train.py即可执行之后等待即可生成的文件可在runs/train文件夹中查看。八、模型检测模型检测使用的是detect.py文件运行命令如下 python detect.py --source 要检测的图片或mp4文件位置 --weights 训练出来的模型/runs/train/exp_yolov5s/weights/best.pt python detect.py --source 0 检测摄像头这个没成功 python detect.py --source rtsp地址根据rtsp地址检测摄像头不想要那么长的命令可以直接修改detetct.py文件中的位置然后直接执行 python detect.py 即可
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