yolov5_det 核心已转
时间: 2023-11-09 15:53:54 浏览: 50
yolov5_det 核心已转换为 ONNX 和 CoreML,这使得在移动设备上部署 yolov5_det 变得更加简单。您可以使用 YOLOv5 模型中的权重,这些权重包括不同的训练 epochs,如25、35、50、100和200。如果您想使用自己的模型,可以在 yolov5/models/ 目录下拷贝一个模型,并根据您的需求进行修改。例如,您可以使用 small 版本或 large 版本的 YOLOv5 模型。只需运行以下命令即可:
```
cp yolov5s.yaml yolov5s_visdrone.yaml
```
这将复制 yolov5s.yaml 文件并将其重命名为 yolov5s_visdrone.yaml。
相关问题
yolov5_cls和yolov5_det有什么区别
yolov5_cls和yolov5_det是基于YOLOv5模型的两个不同的变体,它们在目标检测任务中有一些区别。
yolov5_cls是YOLOv5模型的分类版本,主要用于对图像中的物体进行分类。它可以识别出图像中存在的物体类别,并给出每个类别的置信度得分。该模型通常用于解决单一物体分类的问题,例如图像中是否存在猫或狗等。
yolov5_det是YOLOv5模型的检测版本,主要用于目标检测任务。它不仅可以识别出图像中存在的物体类别,还可以给出每个物体的边界框位置和置信度得分。该模型通常用于解决多物体检测和定位的问题,例如在图像中同时检测出多个不同类别的物体,并给出它们的位置信息。
总结来说,yolov5_cls主要用于单一物体分类,而yolov5_det则用于多物体检测和定位。它们在模型结构和任务应用上有所差异。
./yolov5_det -s yolov5_custom.wts yolov5.engine c 0.17 0.25
很抱歉,我无法提供关于"./yolov5_det -s yolov5_custom.wts yolov5.engine c 0.17 0.25"的具体介绍,因为这是一个命令行的执行命令,而我是一个AI助手无法执行命令。但是我可以告诉你一些关于YOLOv5的基本信息。
YOLOv5是一种目标检测算法,它是YOLO(You Only Look Once)系列算法的最新版本。YOLOv5相比于之前的版本有着更高的检测精度和更快的检测速度。它采用了一种单阶段的检测方法,可以实时地在图像或视频中检测出多个目标物体的位置和类别。
关于你提到的命令"./yolov5_det -s yolov5_custom.wts yolov5.engine c 0.17 0.25",根据命令的格式推测,可能是用于将自定义的权重文件(yolov5_custom.wts)转换为TensorRT引擎文件(yolov5.engine),并设置了一些参数(c 0.17 0.25)。具体的参数含义需要查看相关文档或代码来确定。
如果你对YOLOv5或目标检测算法有更多的问题,请随时提问。
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