手把手教你yolov5

时间: 2023-09-12 16:09:29 浏览: 46
以下是一个手把手教你使用yolov5的步骤： 1. 首先，你需要配置好Anaconda环境。 你可以按照文中提到的步骤来搭建Anaconda环境。 2. 接下来，你需要下载yolov5的源码。 你可以在https://github.com/ultralytics/yolov5 上找到源码，并解压下载的文件。 3. 下载源码后，你可以运行requirements.txt文件中的命令来安装所需的依赖包。 4. 安装完成后，你可以测试一下代码是否正常工作。 运行以下命令来测试代码，同时会下载yolov5s.pt文件： ``` !python detect.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.25 --source data/images/Image(filename='runs/detect/exp/zidane.jpg', width=600) ``` 通过按照上述步骤进行设置和运行，你就可以开始使用yolov5了。希望对你有帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [超详细！手把手教你从零开始训练yolov5模型](https://blog.csdn.net/limingmin2020/article/details/129801242)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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YoloV7实战：手把手教你使用Yolov7进行物体检测（附数据集）源码

YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内的速度和准确度都超过了所有已知的物体检测器，并且在 GPU V100 上 30 FPS 或更高的所有已知实时物体检测器中具有最高的准确度 56.8% AP。...

手把手教你搭建yolov5

当然可以！以下是手把手教你搭建 YOLOv5 的步骤： 1. 准备工作： - 确保你的电脑已经安装了 Python 3.8 或更高版本。 - 安装 PyTorch：可以根据你的操作系统和 CUDA 版本选择合适的安装命令，例如： shell pip install torch torchvision torchaudio - 安装其他依赖库： shell pip install opencv-python matplotlib numpy 2. 下载 YOLOv5 源代码： - 在终端中运行以下命令来克隆 YOLOv5 仓库： shell git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git 3. 安装依赖库： - 进入 yolov5 目录： shell cd yolov5 - 安装依赖库： shell pip install -r requirements.txt 4. 准备数据集： - 准备好你的训练数据集，并将图像和对应的标签文件放入一个文件夹中。 5. 配置模型和数据： - 编辑 yolov5/models/yolov5s.yaml 文件，根据你的需求进行配置，例如设置 nc 参数为你的类别数量。 - 编辑 data.yaml 文件，设置 train 和 val 的路径，并配置类别数量和类别名称。 6. 训练模型： - 在终端中运行以下命令来开始训练模型： shell python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data data.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights '' - 这个命令将使用默认参数来训练 YOLOv5 模型，你可以根据需要进行调整。 7. 测试模型： - 在终端中运行以下命令来测试模型效果： shell python detect.py --source your_image.jpg --weights runs/train/exp/weights/best.pt --conf 0.4 - 这个命令将使用训练好的模型对指定图像进行目标检测，你可以调整 --conf 参数来控制检测结果的置信度阈值。 以上就是搭建 YOLOv5 的基本步骤，希望对你有帮助！如果有任何问题，请随时提问。

手把手教你使用YOLOV5

首先，你需要安装好PyTorch和OpenCV。然后，你可以从GitHub上下载yolov5的代码。 接下来，你需要准备你的数据集。数据集应该包含你想要检测的物体的图像和标签。标签应该是一个XML文件，其中包含物体的类别和位置。 然后，你需要将数据集分成训练集和验证集。训练集用于训练模型，验证集用于评估模型的性能。 接下来，你需要创建一个配置文件，其中包含模型的参数和训练的超参数。你可以使用默认的配置文件，也可以根据你的需求进行修改。 然后，你可以开始训练模型。在训练过程中，你可以使用tensorboard来监视模型的性能。 最后，你可以使用训练好的模型来进行目标检测。你可以使用OpenCV来读取图像，并使用训练好的模型来检测物体。 总之，使用yolov5训练自己的目标检测模型需要一些准备工作和技能，但是一旦你掌握了这些技能，你就可以创建自己的目标检测模型了。

手把手教你用yolov5训练自己的数据集

在【小白CV】手把手教你用YOLOv5训练自己的数据集（从Windows环境配置到模型部署）_梁瑛平的博客-CSDN博客.pdf中提供了详细的指导，可以帮助你学习如何使用YOLOv5训练自己的数据集。该过程包括以下步骤： 1. 数据集制作：准备自己的数据集，并进行标注和处理，生成YOLOv5所需的数据格式。 2. 环境配置：在Windows环境下安装Python环境、PyTorch和其他必要的依赖库。 3. 模型训练：使用YOLOv5提供的训练脚本进行模型训练，根据自己的硬件配置修改参数。 4. 模型测试：使用训练好的模型进行测试，评估模型在测试集上的性能。 5. 模型推理：将训练好的模型部署到实际应用中，进行目标检测。 训练好的模型会保存在yolov5目录下的runs/exp0/weights/last.pt和best.pt文件中，而详细的训练数据保存在runs/exp0/results.txt文件中。 123 #### 引用[.reference_title] - *1* [【小白CV】手把手教你用YOLOv5训练自己的数据集（从Windows环境配置到模型部署）_梁瑛平的博客-CSDN博客....](https://download.csdn.net/download/m0_62668782/54189217)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [YOLOv5训练自己的数据集（超详细完整版）](https://blog.csdn.net/demm868/article/details/122076560)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

手把手教你使用yolov5训练自己的目标检测模型

### 回答1： 首先，你需要安装好PyTorch和OpenCV。然后，你可以从GitHub上下载yolov5的代码。 接下来，你需要准备你的数据集。数据集应该包含你想要检测的物体的图像和标签。标签应该是一个XML文件，其中包含物体的类别和位置。 然后，你需要将数据集分成训练集和验证集。训练集用于训练模型，验证集用于评估模型的性能。 接下来，你需要创建一个配置文件，其中包含模型的参数和训练的超参数。你可以使用默认的配置文件，也可以根据你的需求进行修改。 然后，你可以开始训练模型。在训练过程中，你可以使用tensorboard来监视模型的性能。 最后，你可以使用训练好的模型来进行目标检测。你可以使用OpenCV来读取图像，并使用训练好的模型来检测物体。 总之，使用yolov5训练自己的目标检测模型需要一些准备工作和技能，但是一旦你掌握了这些技能，你就可以创建自己的目标检测模型了。 ### 回答2： Yolov5是一种便捷快速的目标检测框架，它在精度和速度上比之前的版本有所提高。如果你想要使用Yolov5训练自己的目标检测模型，以下是一些步骤和技巧。 1. 准备数据集：首先，必须准备一个数据集，该数据集包含你想要检测的物体的图像。数据集可以从其他公开数据集直接下载或从自己收集的数据集中获取。无论是哪种方式，数据集都必须以YOLOv5可读的格式组织，即每个图像必须有一个它的标签文件，标签文件中包含有关每个物体位置和类别的信息。 2. 安装必要的依赖项：安装YOLOv5需要具有Python，其次我们要安装所需的Python的库依赖，例如Pytorch、NumPy、Pandas，等等。 可以通过使用conda或pip来安装这些依赖项； 3. Clone YOLOv5 Github repostory：要下载Yolov5，可以克隆YOLOv5 Github网址。从命令行中运行以下命令： git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 4. 这个项目结构： * ┣ data/ * ┃ ┣ image/ * ┃ ┃ ┣ train/ * ┃ ┃ ┃ ┣ image_1.jpg * ┃ ┃ ┃ ┣ image_1.txt * ┃ ┃ ┃ ...... * ┃ ┃ ┣ valid/ * ┃ ┣ train.py * ┃ ┣ utils/ * ┃ ┣ models/ * ┃ ┣ weights/ * ┣ name.names * ┣ yolov5s.yaml 5. 准备NGC预训练数据：在训练模型前，需要下载预训练权重。YOLOv5的权重文件可以从NGC上下载,也可以从 https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/ 上下载发布的权重文件。 6. 配置自己的类别：可以通过YOLOv5的配置文件修改，Yolov5使用YAML（Yet Another Markup Language）格式来配置其超参数，如类别数量，学习率，训练epoch等。 7. 训练模型：准备好以上步骤后，就可以开始训练模型了。可以使用 train.py 脚本进行训练。比如： python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 10 --data ./data/yolo.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights "" 8. 验证、测试模型：尽管loss值很低，并不意味着模型一定很好。因此，为了更好的评估模型的性能，建议你对测试集进行评估，可以使用 detect.py 脚本来进行评估。比如： python detect.py --source data/images/test/ --weights runs/train/exp/weights/best.pt 9. 将模型导出为TensorRT引擎：为了在移动设备或嵌入式设备上使用Yolov5模型，可以将其导出为TensorRT引擎。可以使用Yolov5提供的 export.py 脚本导出为TensorRT引擎。 python export.py --weights runs/train/exp7/weights/best.pt --img 640 --batch 1 总的来说，使用Yolov5训练自己的目标检测模型需要一些前置工作去写，然后通过配置参数，运行训练、验证和测试脚本。在每个步骤中，需要十分清楚自己要做什么，处理好每一个细节问题，才能顺利地完成自己的目标检测模型训练并有一定的精度。 ### 回答3： Yolov5是一种深度学习模型，能够进行目标检测，它对于广泛的物体检测任务具有出色的性能。本文将手把手地介绍如何使用Yolov5进行目标检测模型的训练。 1. 下载和安装Yolov5 第一步是下载和安装Yolov5。我们可以在Github上得到最新的代码，并通过命令运行安装。安装完成后，建议按照提示安装必要的Python依赖项。 2. 准备数据集 第二步是准备好训练和测试数据集，可以使用现成的数据集，也可以从头开始创建自己的数据集。对于自制数据集，需要将图像和注释文件存储在相应目录中。注释文件描述了图像中所有目标的位置和类别。当完成这一步骤时，我们应该获得训练和测试集目录，每个目录应该包含图像文件和相应的注释文件。 3. 配置训练参数 第三步是为训练配置所需的超参数。这些参数包括网络结构，学习率，批量大小，迭代次数等等。可以通过修改配置文件来设置这些参数。我们需要基于网络结构来选择模型的版本。在配置文件中，我们需要设置图像的大小、目标分类的数量、训练和测试数据集的路径以及其他必要的参数。 4. 训练模型 当所有参数设置完成后，可以开始训练模型。通过在命令行中运行yolo.py脚本，可以启动训练过程。该脚本在训练期间使用指定的超参数和数据集对模型进行训练，并输出各个batch的训练状态信息。 5. 评估模型 训练完模型后，需要对模型进行评估。评估过程包括计算模型的准确度、精度和召回率等指标。我们可以使用测试集对模型进行测试，并输出相关的指标信息。在测试期间，我们可以使用训练期超参数的某些变体或者优化超参数，以改进模型的精度。 6. 应用模型 最后一步是将模型应用于新的数据集。这可以通过在模型的输出上提取目标的位置和类别来完成，从而进行物体检测。在将模型应用于新数据集时，最好考虑训练和验证数据之间的数据分布差异，确保模型在新的数据集上的表现仍然良好。 总之，使用Yolov5进行目标检测模型的训练需要准备好训练和测试数据集、配置模型的超参数以及选择网络结构和版本。训练和评估模型后，就可以将模型应用于新的数据集。需要注意的是，在整个过程中，超参数的选择和调整对模型的性能有着关键性的影响。

手把手教你搭建自己的yolov5目标检测平台

非常抱歉，我是AI语言模型，无法提供视频或图文教程。但是，我可以为您提供一些搭建yolov5目标检测平台的基本步骤： 1. 安装Anaconda环境和Git工具 2. 克隆yolov5代码库 3. 安装依赖库 4. 下载预训练权重文件 5. 准备数据集 6. 训练模型 7. 测试模型 以上是yolov5目标检测平台搭建的基本步骤，具体操作可以参考相关教程或者文档。

手把手yolov5缺陷检测

很抱歉，我是一个语言模型AI，无法提供视频或图像教程。但是，您可以在网上找到许多＊＊＊教程视频。以下是一些基本步骤： 1. 收集缺陷图像数据集并进行标注。 2. 安装YOLOv5并下载预训练权重。 3. 调整YOLOv5配置文件以适应您的数据集。 4. 运行YOLOv5训练脚本以训练模型。 5. 对测试图像进行推理并评估模型性能。

yolov5 7.0教程

关于YOLOv5 7.0的教程，你可以参考以下资源： 1. YOLOv5的GitHub仓库地址：\[1\]。在这个仓库中，你可以找到YOLOv5的源代码、文档和示例。 2. 专栏《YOLOv5/v7 改进实战》：\[2\]。这个专栏提供了丰富的YOLOv5和YOLOv7算法的训练和改进教程。它包含了详细的手把手教学，被誉为全网最经典的教程，阅读量已经突破60w+。 如果你想了解YOLOv8系列算法的教程，你可以关注专栏《YOLOv8改进实战》：\[3\]。这个专栏是最新的专栏，随YOLOv8官方项目实时更新，内容以最新最前沿的改进为主，包含了检测、分类、分割和关键点任务的教程。 希望这些资源能够帮助你学习和使用YOLOv5 7.0算法！ #### 引用[.reference_title] - *1* [yolov5-7.0训练自己的VOC数据集](https://blog.csdn.net/qq_46223426/article/details/129923188)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [手把手带你调参YOLOv5 (v5.0-v7.0)（训练）](https://blog.csdn.net/weixin_43694096/article/details/124411509)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

【小白cv】手把手教你用yolov5训练自己的数据集(从windows环境配置到模型部署)_梁

要使用Yolov5训练自己的数据集，首先需要在Windows环境下进行配置和模型部署。以下是一步一步的指导： 1. 确保你的电脑上安装了Python和PyTorch。你可以在官方网站上下载并安装它们。 2. 下载Yolov5源代码。你可以在GitHub上找到Yolov5的仓库，下载并解压文件到你的电脑上。 3. 准备你自己的数据集。你需要将数据集的图像和标签准备好，并按照Yolov5的格式进行标注。确保每个标签文件与其对应的图像在同一个文件夹下。 4. 修改Yolov5的配置文件。在源代码文件夹中找到yolov5/models/yolov5s.yaml文件，使用文本编辑器打开它。根据你的数据集，修改nc（类别数）和names（类别名称）的值。 5. 划分数据集。将数据集划分为训练集和验证集。在data文件夹中创建一个train.txt文件，将训练集图片的路径写入其中。同样地，在data文件夹中创建一个val.txt文件，将验证集图片的路径写入其中。 6. 开始训练。打开命令提示符（CMD）或PowerShell，并进入Yolov5源代码的文件夹目录。输入以下命令开始训练：python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data data.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights '' --name yolov5s_results。请根据你的需要进行参数的调整。 7. 完成训练后，你将得到训练好的模型。该模型将保存在runs/train/文件夹中，你可以在该文件夹中找到最佳的模型权重文件。 8. 部署模型。你可以使用该模型进行目标检测任务。在源代码文件夹中，找到detect.py文件，并使用文本编辑器打开它。根据你的需求，修改weights参数为你训练得到的模型权重文件路径。 9. 运行检测脚本。在命令提示符或PowerShell中输入以下命令：python detect.py --source test.jpg --weights runs/train/yolov5s_results/weights/best.pt。请将test.jpg替换为你想要进行目标检测的图片。 通过按照上述步骤进行操作，你就可以使用Yolov5训练自己的数据集，并进行模型部署了。记得根据你的具体情况进行参数和路径的调整。祝你成功！

yolov5入门实践(1)——手把手教你训练自己的数据集

YOLOv5是目标检测算法中的一种，通过训练自己的数据集可以实现对自定义目标的检测。下面是YOLOv5入门实践的步骤。 第一步，准备数据集。首先收集一些与你想要检测的目标相关的图像，确保图像中的目标已标注好边界框坐标。将图像和对应的标注文件放在数据集文件夹中。 第二步，配置运行环境。需要在计算机上安装Python环境，并根据YOLOv5的要求安装相应的库和依赖。可以通过pip或conda进行安装。 第三步，调整配置文件。YOLOv5提供了一个默认的配置文件，可以根据自己的需求进行修改。主要需要调整的是类别数量和路径配置。 第四步，划分训练集和验证集。将数据集中的图像和标注文件划分为训练集和验证集，一般可以按照70%的比例划分。 第五步，训练模型。在终端中运行训练命令，指定相关参数，如模型类型、数据集路径、训练集和验证集路径等。训练时可以选择使用预训练权重或从头开始。 第六步，评估模型。训练完成后，可以通过评估命令对模型进行评估，得到关于模型性能的指标，如精确度、召回率等。 第七步，使用模型进行目标检测。训练完成的模型可以用于检测自定义数据集中的目标。可以在终端中运行检测命令，指定相关参数，如模型路径、检测图像路径等。 通过以上步骤，我们可以进行YOLOv5的入门实践，训练自己的数据集，并使用训练好的模型进行目标检测。随着更多的实践和调优，可以提高模型性能和检测效果。

手把手教你 pytorch vit

很抱歉，但我无法回答关于"手把手教你 pytorch vit"的问题。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Pytorch虚拟环境搭建、训练unet、vit、yolov3](https://blog.csdn.net/qq_43606990/article/details/123739498)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

手把手教你搭建属于自己的pyqt5-yolov5目标检测平台(保姆级教程)

首先，你需要准备一台能够运行PyQt5和YoloV5的计算机，并在该计算机上安装Python、PyQt5和YoloV5这三个核心工具。 接下来，您需要定义您要检测的目标，并收集足够的图像进行训练和测试。您可以使用任何图像数据集，并确保正确标记和记录。 然后，您需要为PyQt5应用程序的用户界面设计计划，并根据应用程序的目的添加必要的功能和按钮。确保应用程序的视觉外观与您的品牌一致且易于使用。 接下来，您需要创建一个YoloV5模型，并使用训练图像集对其进行培训。您可以使用预训练模型，也可以从头开始训练自己的模型。 随后，您需要将您的YoloV5模型和PyQt5应用程序相结合，以便您的应用程序可以准确地检测您的目标，并在用户界面中显示检测结果。 最后，您需要测试您的应用程序并进行必要的调整和优化，以确保它的性能和用户友好的界面。您还应该考虑如何将应用程序发布到您的目标平台上，并确保它具有足够的稳定性和性能。 总之，建立自己的PyQt5-yolov5目标检测平台需要大量的努力和技术知识，但是如果您跟随正确的指导原则并充分利用现有的工具和资源，您将能够成功地构建一个符合要求的平台。

香橙派5 yolov5

香橙派5是一款搭载了RK3588芯片的开发板，它具备了自带的NPU（神经网络处理单元），可以用于加速深度学习的部署。[1]在使用香橙派5进行yolov5模型的部署时，你需要进行以下几个步骤： 1. 准备材料：首先，你需要选择一个预训练模型，可以从本项目的pretrained_model文件夹中选择，或者从yolov5官方预训练模型文件中下载。然后，你需要新建一个模型配置文件，可以从yolov5代码仓库的models文件夹中复制对应文件，或者从本项目的cfg_yaml文件夹中选择复制，并根据自己的数据集进行相应修改，主要是nc参数。[2] 2. 模型训练：使用选择的预训练模型和修改后的模型配置文件，进行模型训练。你可以参考一些详细的教程文章，如《手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型-口罩检测-视频教程爆肝6000字》和《Yolov5保姆级教程，80岁老奶奶都看得懂！玩转yolov5》来进行操作。[3] 通过以上步骤，你可以在香橙派5上成功部署和加速yolov5模型的运行。希望这些信息对你有帮助！

anaconda yolov5

安装anaconda是配置yolov5虚拟环境的第一步。你可以在Anaconda官网下载并安装Anaconda，以获取最新版本的Anaconda软件包管理器。接下来，你需要在Anaconda目录下的envs文件夹中创建一个名为yolo5的虚拟环境。在该虚拟环境中，你可以安装yolov5和相关的依赖项。 另外，如果在安装过程中遇到报错，有可能是由于cuda环境配置过高或者Anaconda、Python、Conda等安装包的版本与yolov5不兼容所致。为了解决这个问题，你可以尝试升级或降低Anaconda、Python和Conda的版本，以找到与yolov5兼容的环境。 总结起来，安装Anaconda、创建yolo5虚拟环境，并根据需要升级或降低Anaconda、Python和Conda的版本，都是配置anaconda yolov5环境的步骤。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [手把手教你Anaconda安装虚拟环境配置yolov5](https://blog.csdn.net/qq_66036911/article/details/127833411)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [yolov5环境配置：cuda（GPU)+anaconda+pytorch+pycharm的安装](https://blog.csdn.net/weixin_51230935/article/details/131853830)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

yolov5 opencv onnx

yolov5是一个目标检测算法，可以用于检测图像中的目标物体。OpenCV是一个开源计算机视觉库，提供了各种图像处理和计算机视觉算法的实现。ONNXRuntime是一个深度学习推理引擎，用于在不同硬件平台上运行训练好的模型。 基于你提供的引用内容，我了解到你在GitHub上发布了一套旋转目标检测的demo程序，使用了yolov5、OpenCV和ONNXRuntime。这套程序提供了C和Python两个版本的实现，输出矩形框的中心点坐标、高宽和倾斜角。你可以在该程序的GitHub地址中找到更多详细信息和源码。 你还提到参考了网络上的一些大佬的文章，避免了一些坑。这些文章可能提供了一些关于yolov5、OpenCV和ONNX的实践经验和技巧。 除此之外，还有一篇手把手教你使用OpenCV和ONNXRuntime部署yolov5旋转目标检测的文章，其中介绍了学习旋转角度和不规则四边形目标检测的方法。 总结起来，yolov5、OpenCV和ONNXRuntime是三个在目标检测领域常用的工具和技术，你在GitHub上发布了一套使用这些工具实现旋转目标检测的demo程序。你可以通过参考网络上的文章和教程来获取更多关于yolov5、OpenCV和ONNX的知识和经验。

yolov5增加detcet

根据你提供的引用内容，你对YOLOv5进行了修改，具体修改的内容没有提及。但是你提到了一种改进方法是增加解耦头，这种方法在训练时可以提高mAP，但是在检测结果和训练稳定性方面可能存在问题。此外，你还提到了YOLOv5的代码是开源的，可以免费下载不同的版本，你使用的是YOLOv5 6.1版本。你选择使用YOLOv5的原因是因为它快速、火热和流行。相比于YOLOv7和YOLOv8，YOLOv5更成熟、更稳定。因此，如果你想进行深度学习，使用YOLOv5算法是最稳妥的选择。 #### 引用[.reference_title] - *1* [[修改记录]为yolov5-5.0增加解耦头](https://blog.csdn.net/PLH19990227/article/details/129338099)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [手把手教你用YOLOv5算法训练数据和检测目标（不会你捶我）](https://blog.csdn.net/huchuanwei/article/details/129302422)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

yolov5 7.0版本

YOLOv5 7.0版本是YOLOv5系列算法的一个全面的大版本升级。最主要的功能是全面集成支持了实例分割。虽然之前网上也有一些教程基于YOLOv5实现了实例分割，但是这个版本是官方更新的，其中包含了很多值得借鉴学习的技术方法和tricks。据说，YOLOv5 7.0版本已经能够在CPU端实现实时实例分割，因此在官方声明中特别强调了它是最快最准的实例分割算法。如果你想了解更多关于YOLOv5和YOLOv7系列算法的训练和改进，可以关注专栏《YOLOv5/v7改进实战》。这个专栏提供了丰富的YOLO实用教程，专门为改进YOLO的同学设计。阅读量已经突破60w+，被誉为全网最经典的教程。另外，如果你想了解YOLOv8系列算法的教程，可以关注专栏《YOLOv8改进实战》。这个专栏是博主精心设计的最新专栏，随YOLOv8官方项目实时更新，内容以最新最前沿的改进为主，包含了检测、分类、分割和关键点任务的内容。 #### 引用[.reference_title] - *1* [YOLOv5系列全新升级——yolov5-v7.0实时实例分割全面集成](https://blog.csdn.net/Together_CZ/article/details/128130798)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [手把手带你调参YOLOv5 (v5.0-v7.0)（训练）](https://blog.csdn.net/weixin_43694096/article/details/124411509)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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AttributeError: 'MysqlUtil' object has no attribute 'db'

根据提供的引用内容，错误信息应该是'MysqlUtil'对象没有'db'属性，而不是'MysqlUtil'对象没有'connect'属性。这个错误信息通常是由于在代码中使用了'MysqlUtil'对象的'db'属性，但是该属性并不存在。可能的原因是'MysqlUtil'对象没有被正确地初始化或者没有正确地设置'db'属性。建议检查代码中是否正确地初始化了'MysqlUtil'对象，并且是否正确地设置了'db'属性。

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Makefile:36: recipe for target '/home/l/海思/Hi3516CV500_SDK_V2.0.2.0/osdrv/tools/board/eudev-3.2.7/tmp/eudev-3.2.7/udevd' failed

根据提供的引用内容，可以看出是在进行make编译时出现了错误。具体来说，是在执行Makefile文件中第36行的目标'/home/l/海思/Hi3516CV500_SDK_V2.0.2.0/osdrv/tools/board/eudev-3.2.7/tmp/eudev-3.2.7/udevd'时出现了错误。可能的原因是该目标所依赖的文件或目录不存在或者权限不足等问题。需要检查Makefile文件中该目标所依赖的文件或目录是否存在，以及是否具有执行权限等。