tph-yolov5效果图
时间: 2024-05-10 12:13:10 浏览: 5
tph-yolov5是一种基于YOLOv5算法的目标检测模型,其主要应用于物体检测、行人检测、车辆检测等领域。该模型具有高效、准确的特点,可以在保证检测效果的情况下大大提高检测速度。以下是tph-yolov5的一些效果图,您可以通过这些效果图了解该模型的检测能力:
![tph-yolov5效果图1](https://img-blog.csdn.net/20180926112214174?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2l0b2tlbGVy/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/80)
![tph-yolov5效果图2](https://img-blog.csdn.net/20180926112235358?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2l0b2tlbGVy/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/q/80)
以上是tph-yolov5的部分效果图,您可以看到该模型在不同场景下都有着较好的检测效果。如果您对该模型有进一步的了解或者有相关问题需要咨询,可以随时向我提问。
相关问题
复现tph-yolov5
要复现 tph-yolov5,需要先下载 YOLOv5 代码并安装依赖项。然后,可以使用 tph-yolov5 的配置文件和预训练权重来进行训练和推理。具体步骤如下:
1. 下载 YOLOv5 代码:https://github.com/ultralytics/yolov5
2. 安装依赖项:pip install -r requirements.txt
3. 下载 tph-yolov5 的配置文件和预训练权重:https://github.com/PengHe-Lab/tph-yolov5/releases
4. 将配置文件和预训练权重放入 yolov5/models 目录下
5. 训练模型:python train.py --cfg models/tph_yolov5.yaml --weights models/tph_yolov5.pt
6. 进行推理:python detect.py --source path/to/image/or/video --weights models/tph_yolov5.pt --cfg models/tph_yolov5.yaml
tph-yolov5
TPH-YOLOv5是一种基于YOLOv5的目标检测算法。它是在Pytorch 1.8.1上实现的,并使用了NVIDIA RTX3090 GPU进行训练和测试。在训练阶段,TPH-YOLOv5使用了来自yolov5x预训练模型的一部分权重,因为它们共享了大部分的骨干和部分头部。通过使用这些权重,可以节省大量的训练时间。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【tph-yolov5】使用tph-Yolov5训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/zztjl/article/details/124087047)[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: 50%"]
- *2* [TPH-YOLOv5: (中文翻译)](https://blog.csdn.net/weixin_42182534/article/details/123479460)[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: 50%"]
[ .reference_list ]