sudo ./yolov5 -s yolov5s.wts yolov5s.engine c 0.33 0.50是什么意思

时间: 2024-02-02 13:10:13 浏览: 95
RAR

这是属于yolov5s.pt的权重文件，放到根目录下

根据提供的引用内容，`sudo ./yolov5 -s yolov5s.wts yolov5s.engine c 0.33 0.50`的意思是使用YOLOv5s模型，将`yolov5s.wts`文件转换为`yolov5s.engine`文件，并设置confidence阈值为0.33，nms阈值为0.50。 这个命令的作用是将YOLOv5s模型的权重文件转换为TensorRT引擎文件，并设置检测的置信度阈值和非极大值抑制的阈值。通过调整这两个阈值，可以控制检测结果的准确性和召回率。
阅读全文

相关推荐

gz

镜像 k8s.gcr.io/sig-storage/nfs-subdir-external-provisioner:v4.0.2

k8s.gcr.io/sig-storage/nfs-subdir-external-provisioner:v4.0.2 被墙无法pull，使用nfs方式提供k8s PVC必须的镜像包。 本人小水管拉下来的，拿走不谢。 使用方法： #解压 tar -xvf k8s.gcr.io_sig-storage_nfs-...
zip

YOLOv5-LibTorch:通过LibTorch C ++ API部署YOLOv5进行实时对象检测

YOLOv5 LibTorch 通过LibTorch C ++ API部署YOLOv5进行实时对象检测 环境 Ubuntu 18.04 OpenCV 3.2.0 LibTorch 1.6.0 CMake 3.10.2 入门 安装OpenCV。 sudo apt-get install libopencv-dev ..../../bin/YOLOv5

(yolov5) nvida@nvida-desktop:~/tensorrtx/yolov5/build$ sudo ./yolov5v6 -s yolov5n.wts yolov5n.engine n sudo: ./yolov5v6: command not found

yolov5是一种目标检测算法，它是由Ultralytics开发的一种基于深度学习的目标检测框架。yolov5使用了一种称为YOLO（You Only Look Once）的算法，它能够实时地检测图像或视频中的多个目标。 根据你提供的信息，看...

yolov5 -s yolov5s.wts yolov5s.engine c 0.33 0.50

根据提供的引用内容，你可以使用以下步骤来运行yolov5 -s yolov5s.wts yolov5s.engine c 0.33 0.50： 1. 首先，确保已经生成了yolov5s.engine文件，可以使用以下命令生成： shell sudo ./yolov5 -s yolov5s.wts ...

sudo: ./yolov5: command not found

这个错误提示“sudo: ./yolov5: command not found”表示在使用sudo命令运行yolov5时，找不到该命令。可能原因之一是该命令所在的路径没有添加到系统的环境变量中。 要解决这个问题，你可以尝试以下几个方法： 1. ...

#!/bin/sh sudo -s <<EOF cd /home/jetson/tensorrtx/yolov5/ python3 '/home/jetson/tensorrtx/yolov5/yolov5_trt.py' EOF

在这个脚本中，它首先改变了当前工作目录到/home/jetson/tensorrtx/yolov5/，然后使用python3解释器来运行/home/jetson/tensorrtx/yolov5/yolov5_trt.py文件。这个脚本的作用是运行一个使用TensorRT实现的YOLOv5...

python detect.py /usr/lib/python3/dist-packages/pkg_resources/__init__.py:1235: UserWarning: /home/ucar/.cache/Python-Eggs is writable by group/others and vulnerable to attack when used with get_resource_filename. Consider a more secure location (set with .set_extraction_path or the PYTHON_EGG_CACHE environment variable). warnings.warn(msg, UserWarning) Downloading https://ultralytics.com/assets/Arial.ttf to /home/ucar/.config/Ultralytics/Arial.ttf... Traceback (most recent call last): File "/home/ucar/yolov3-9.6.0/utils/plots.py", line 58, in check_font return ImageFont.truetype(str(font) if font.exists() else font.name, size) File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/PIL/ImageFont.py", line 655, in truetype return freetype(font) File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/PIL/ImageFont.py", line 652, in freetype return FreeTypeFont(font, size, index, encoding, layout_engine) File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/PIL/ImageFont.py", line 194, in __init__ font, size, index, encoding, layout_engine=layout_engine OSError: cannot open resource During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "detect.py", line 30, in <module> from models.common import DetectMultiBackend File "/home/ucar/yolov3-9.6.0/models/common.py", line 25, in <module> from utils.plots import Annotator, colors, save_one_box File "/home/ucar/yolov3-9.6.0/utils/plots.py", line 70, in <module> class Annotator: File "/home/ucar/yolov3-9.6.0/utils/plots.py", line 72, in Annotator check_font() # download TTF if necessary File "/home/ucar/yolov3-9.6.0/utils/plots.py", line 64, in check_font return ImageFont.truetype(str(font), size) File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/PIL/ImageFont.py", line 655, in truetype return freetype(font) File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/PIL/ImageFont.py", line 652, in freetype return FreeTypeFont(font, size, index, encoding, layout_engine) File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/PIL/ImageFont.py", line 194, in __init__ font, size, index, encoding, layout_engine=layout_engine OSError: cannot open resource

这个错误看起来是在运行detect.py时出现的。根据错误信息，似乎是由于缺少字体文件Arial.ttf导致的。可以尝试使用以下命令下载该...另外，如果您是在服务器上运行程序，可能需要使用sudo命令以管理员身份运行。

CMake Error: The source directory "/home/cici/下载/yolov5-v7.0master" does not appear to contain CMakeLists.txt

错误消息中指出源目录"/home/cici/下载/yolov5-v7.0master"中没有CMakeLists.txt文件。这意味着您指定的源目录中缺少CMake的配置文件。 要解决此问题，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，确认您的源目录中是否...

sudo ./yolov5 -s ../yolov5s.wts yolov5s.engine s

sudo ./yolov5 -s ../yolov5s.wts yolov5s.engine是一个命令行指令，用于将预训练的yolov5s.wts权重文件转换为yolov5s.engine引擎文件。这个引擎文件可以在后续的目标检测任务中使用。 具体来说，该指令中的"./...

sudo ./yolov5 -s yolov5s.wts yolov5s.engine s

这个命令是用于生成yolov...具体来说，使用了sudo ./yolov5 -s yolov5s.wts yolov5s.engine s命令来生成engine文件，其中yolov5s.wts表示模型权重文件，yolov5s.engine表示生成的engine文件，s表示yolov5s模型的类型。

sudo ./yolov5 -s yolov5s.wts yolov5s.engine s 找不到命令:sudo :./yolov5

而"./yolov5 -s yolov5s.wts yolov5s.engine s"是运行一个名为yolov5的程序，并传递了一些参数。一般情况下，如果该程序的可执行文件位于当前目录下，需要使用"./"来指定路径。 因此，建议您先确认当前目录是否存在...

sudo ./yolov5 -s yolov5s.wts yolov5s.engine s sudo: ./yolov5：找不到命令

4. 最后，使用"./yolov5 -s yolov5s.wts yolov5s.engine"命令来运行yolov5，并传递相应的参数。 请注意，以上步骤仅供参考，具体操作可能因你的环境和需求而有所不同。如果你遇到了其他问题，建议查阅yolov5的官方...

sudo ./yolov5 -s ../yolov5s.wts yolov5s.engine s 顯示sudo: ./yolov5: command not found

根据提供的引用内容，可能出现这个错误的原因是没有正确生成engine文件。而在运行命令时出现“command not found”的错误，则可能是因为当前目录不在yolov5... sudo ./yolov5 -s ../yolov5s.wts yolov5s.engine s

(yolov5) l@WERT:~/yolov5-7.0/tensorrtx-yolov5-v7.0/yolov5$ sudo ./yolov5 -s ../yolov5s.wts yolov5s.engine s sudo: ./yolov5：找不到命令

错误提示显示找不到命令"./yolov5"。这可能是由于以下几个原因导致的： 1. 命令路径错误：请确保您在正确的目录中运行命令。根据您提供的引用，您正在运行的命令是"./yolov5"，这意味着您需要在当前目录中找到名为...

sudo ./yolov5 -s yolov5s.wts yolov5s.engine s 报错找不到文件

1. yolov5s.wts文件不存在或者路径错误。请确认yolov5s.wts文件是否存在，并且路径是否正确。可以使用ls命令来检查当前目录下是否存在该文件。 2. 在执行命令之前没有进入到正确的目录。请确认你已经进入到包含...

sudo ./yolov5 -s yolov5s.wts yolov5s.engine s [sudo] usr 的密码： sudo: ./yolov5：找不到命令

这个命令看起来像是在Linux或macOS系统中尝试运行YOLOv5对象检测模型的脚本。..../yolov5 detect -s yolov5s.yaml yolov5s.jpg 或者 yolov5s.mp4 如果你仍然遇到问题，可以尝试提供更多信息以便更准确地帮助你

sudo ./yolov5 -s yolov5s.wts yolov5s.engine s [sudo] password for tang: arguments not right! ./yolov5 -v [.engine] // run inference with camera

sudo ./yolov5v yolov5s.engine 这将使用 yolov5s.engine 文件进行推理，并从摄像获取输入数据。请确保您已经正确安装了相关的依赖项，并在当前目录下存在 yolov5s.engine 文件。 如果您遇到了其他问题，...

告诉我怎么解决这个问题：输入：sudo ./yolov5 -s ../last.wts ../best.engine s 报错：sudo: ./yolov5：找不到命令...

这个问题可能是因为当前目录没有权限执行 yolov5 文件。你可以尝试以下几个方法解决： 1. 确保你在正确的目录下。使用 cd 命令进入 yolov5 文件所在的目录。 2. 给 yolov5 文件执行权限。使用 chmod +x ...

告诉我产生这种情况的原因：输入：sudo ./yolov5 -s ../last.wts ../best.engine s 报错：sudo: ./yolov5：找不到命令

### 回答1： 这种情况可能是因为以下几种原因造成的： 1. 你输入的命令中的文件名 yolov5 找不到。这可能是因为你没有在...通过上述方法检查和解决这个问题，您应该能够解决"sudo: ./yolov5：找不到命令"的报错。

最新推荐

recommend-type

64位linux 编译c提示gnu/stubs-32.h:No such file or directory的解决方法

例如，conf_init.c文件引用../include/MyTypes.h头文件，而这个头文件又引用/usr/include/stdint.h头文件，以此类推。只有正确地引用头文件，编译器才能正确地编译程序。 最后，总结来说，解决gnu/stubs-32.h文件不...
recommend-type

tables-3.6.1-cp39-cp39-win_amd64.whl

tables-3.6.1-cp39-cp39-win_amd64.whl
recommend-type

基于springboot大学生心理咨询平台源码数据库文档.zip

基于springboot大学生心理咨询平台源码数据库文档.zip
recommend-type

全国江河水系图层shp文件包下载

资源摘要信息:"国内各个江河水系图层shp文件.zip" 地理信息系统（GIS）是管理和分析地球表面与空间和地理分布相关的数据的一门技术。GIS通过整合、存储、编辑、分析、共享和显示地理信息来支持决策过程。在GIS中，矢量数据是一种常见的数据格式，它可以精确表示现实世界中的各种空间特征，包括点、线和多边形。这些空间特征可以用来表示河流、道路、建筑物等地理对象。 本压缩包中包含了国内各个江河水系图层的数据文件，这些图层是以shapefile（shp）格式存在的，是一种广泛使用的GIS矢量数据格式。shapefile格式由多个文件组成，包括主文件（.shp）、索引文件（.shx）、属性表文件（.dbf）等。每个文件都存储着不同的信息，例如.shp文件存储着地理要素的形状和位置，.dbf文件存储着与这些要素相关的属性信息。本压缩包内还包含了图层文件（.lyr），这是一个特殊的文件格式，它用于保存图层的样式和属性设置，便于在GIS软件中快速重用和配置图层。 文件名称列表中出现的.dbf文件包括五级河流.dbf、湖泊.dbf、四级河流.dbf、双线河.dbf、三级河流.dbf、一级河流.dbf、二级河流.dbf。这些文件中包含了各个水系的属性信息，如河流名称、长度、流域面积、流量等。这些数据对于水文研究、环境监测、城市规划和灾害管理等领域具有重要的应用价值。 而.lyr文件则包括四级河流.lyr、五级河流.lyr、三级河流.lyr，这些文件定义了对应的河流图层如何在GIS软件中显示，包括颜色、线型、符号等视觉样式。这使得用户可以直观地看到河流的层级和特征，有助于快速识别和分析不同的河流。 值得注意的是，河流按照流量、流域面积或长度等特征，可以被划分为不同的等级，如一级河流、二级河流、三级河流、四级河流以及五级河流。这些等级的划分依据了水文学和地理学的标准，反映了河流的规模和重要性。一级河流通常指的是流域面积广、流量大的主要河流；而五级河流则是较小的支流。在GIS数据中区分河流等级有助于进行水资源管理和防洪规划。 总而言之，这个压缩包提供的.shp文件为我们分析和可视化国内的江河水系提供了宝贵的地理信息资源。通过这些数据，研究人员和规划者可以更好地理解水资源分布，为保护水资源、制定防洪措施、优化水资源配置等工作提供科学依据。同时，这些数据还可以用于教育、科研和公共信息服务等领域，以帮助公众更好地了解我国的自然地理环境。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

Keras模型压缩与优化：减小模型尺寸与提升推理速度

![Keras模型压缩与优化：减小模型尺寸与提升推理速度](https://dvl.in.tum.de/img/lectures/automl.png) # 1. Keras模型压缩与优化概览 随着深度学习技术的飞速发展，模型的规模和复杂度日益增加，这给部署带来了挑战。模型压缩和优化技术应运而生，旨在减少模型大小和计算资源消耗，同时保持或提高性能。Keras作为流行的高级神经网络API，因其易用性和灵活性，在模型优化领域中占据了重要位置。本章将概述Keras在模型压缩与优化方面的应用，为后续章节深入探讨相关技术奠定基础。 # 2. 理论基础与模型压缩技术 ### 2.1 神经网络模型压缩
recommend-type

MTK 6229 BB芯片在手机中有哪些核心功能，OTG支持、Wi-Fi支持和RTC晶振是如何实现的？

MTK 6229 BB芯片作为MTK手机的核心处理器，其核心功能包括提供高速的数据处理、支持EDGE网络以及集成多个通信接口。它集成了DSP单元，能够处理高速的数据传输和复杂的信号处理任务，满足手机的多媒体功能需求。 参考资源链接：[MTK手机外围电路详解：BB芯片、功能特性和干扰滤波](https://wenku.csdn.net/doc/64af8b158799832548eeae7c?spm=1055.2569.3001.10343) OTG（On-The-Go）支持是通过芯片内部集成功能实现的，允许MTK手机作为USB Host与各种USB设备直接连接，例如，连接相机、键盘、鼠标等
recommend-type

点云二值化测试数据集的详细解读

资源摘要信息:"点云二值化测试数据" 知识点： 一、点云基础知识 1. 点云定义：点云是由点的集合构成的数据集，这些点表示物体表面的空间位置信息，通常由三维扫描仪或激光雷达(LiDAR)生成。 2. 点云特性：点云数据通常具有稠密性和不规则性，每个点可能包含三维坐标(x, y, z)和额外信息如颜色、反射率等。 3. 点云应用：广泛应用于计算机视觉、自动驾驶、机器人导航、三维重建、虚拟现实等领域。 二、二值化处理概述 1. 二值化定义：二值化处理是将图像或点云数据中的像素或点的灰度值转换为0或1的过程，即黑白两色表示。在点云数据中，二值化通常指将点云的密度或强度信息转换为二元形式。 2. 二值化的目的：简化数据处理，便于后续的图像分析、特征提取、分割等操作。 3. 二值化方法：点云的二值化可能基于局部密度、强度、距离或其他用户定义的标准。 三、点云二值化技术 1. 密度阈值方法：通过设定一个密度阈值，将高于该阈值的点分类为前景，低于阈值的点归为背景。 2. 距离阈值方法：根据点到某一参考点或点云中心的距离来决定点的二值化，距离小于某个值的点为前景，大于的为背景。 3. 混合方法：结合密度、距离或其他特征，通过更复杂的算法来确定点的二值化。 四、二值化测试数据的处理流程 1. 数据收集：使用相应的设备和技术收集点云数据。 2. 数据预处理：包括去噪、归一化、数据对齐等步骤，为二值化处理做准备。 3. 二值化：应用上述方法，对预处理后的点云数据执行二值化操作。 4. 测试与验证：采用适当的评估标准和测试集来验证二值化效果的准确性和可靠性。 5. 结果分析：通过比较二值化前后点云数据的差异，分析二值化效果是否达到预期目标。 五、测试数据集的结构与组成 1. 测试数据集格式：文件可能以常见的点云格式存储，如PLY、PCD、TXT等。 2. 数据集内容：包含了用于测试二值化算法性能的点云样本。 3. 数据集数量和多样性：根据实际应用场景，测试数据集应该包含不同类型、不同场景下的点云数据。 六、相关软件工具和技术 1. 点云处理软件：如CloudCompare、PCL（Point Cloud Library）、MATLAB等。 2. 二值化算法实现：可能涉及图像处理库或专门的点云处理算法。 3. 评估指标：用于衡量二值化效果的指标，例如分类的准确性、召回率、F1分数等。 七、应用场景分析 1. 自动驾驶：在自动驾驶领域，点云二值化可用于道路障碍物检测和分割。 2. 三维重建：在三维建模中，二值化有助于提取物体表面并简化模型复杂度。 3. 工业检测：在工业检测中，二值化可以用来识别产品缺陷或确保产品质量标准。 综上所述，点云二值化测试数据的处理是一个涉及数据收集、预处理、二值化算法应用、效果评估等多个环节的复杂过程，对于提升点云数据处理的自动化、智能化水平至关重要。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

Keras正则化技术应用：L1_L2与Dropout的深入理解

![Keras正则化技术应用：L1_L2与Dropout的深入理解](https://img-blog.csdnimg.cn/20191008175634343.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MTYxMTA0NQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. Keras正则化技术概述 在机器学习和深度学习中，正则化是一种常用的技术，用于防止模型过拟合。它通过对模型的复杂性施加