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YOLOV5是目前最火热的目标检测算法之一。YOLOV5为一阶段检测算法因此它的速度非常之快。可以在复杂场景中达到60祯的实时检测频率。 接下来本文将详细的讲述如何使用YOLOV5去训练自己的数据集 YOLOV5中使用了Tensorboard和Wandb来可视化训练，其中Wandb配置可以看这篇文章： Wand
在这篇博文中，我们对YOLOv5模型进行微调，用于自定义目标检测的训练和推理。 深度学习领域在2012年开始快速发展。在那个时候，这个领域还比较独特，编写深度学习程序和软件的人要么是深度学习实践者，要么是在该领域有丰富经验的研究人员，或者是具备优秀编码技能
上一篇我们学习了如何利用labelimg标注自己的数据集，下一步就是该对这些数据集进行划分了。面对繁杂的数据集，如果手动划分的话不仅麻烦而且不能保证随机性。本篇文章就来手把手教你利用代码，自动将自己的数据集划分为训练集、验证集和测试集。一起来学习吧！ 前
在上一篇文章中我们介绍了如何划分数据集，划分好之后我们的前期准备工作就已经全部完成了，下面开始训练自己的数据集吧！ 前期回顾： YOLOv5入门实践（1）——手把手带你环境配置搭建 YOLOv5入门实践（2）——手把手教你利用labelimg标注数据集
本人从一个小白，一路走来，已能够熟练使用YOLOv5算法来帮助自己解决一些问题，早就想分析一下自己的学习心得，一直没有时间，最近工作暂时告一段落，今天抽空写点东西，一是为自己积累一些学习笔记，二是可以为一些刚接触YOLOv5算法的小白们提供一些参考，希望大家
随着社会和经济的持续发展，电力系统的投资与建设也日益加速。在电力系统中，输电线路作为电能传输的载体，是最为关键的环节之一。而绝缘子作为输电环节中的重要设备，在支撑固定导线，保障绝缘距离的方面有着重要作用。大多数高压输电线路主要架设在非城市内地
在8月17日晚上， YOLOv5 官方发布了 v6.2 版本， v6.2 版本支持分类模型训练、验证、预测和导出； v6.2 版本的推出使得训练分类器模型变得超级简单！ 下一个版本 v6.3 计划于9月发布，将为 YOLOv5 带来官方实例分割支持，今年晚些时候将发布一个主要的 v7.0 版本，更新所有3个任务
在个人python环境中安装PyQt相关包，如图所示： 在VSCode上搜素PyQt，安装PYQT Integration插件，如图所示： 点击扩展设置，如图所示： 配置Pyuic：Cmd与Qtdesigner：Path路径，如图所示： Pyuic：Cmd路径在D:UserswuhaileiAppDataLocalanaconda3envsWHLScriptspyuic5.exe Qtdesigner：Path路径在D:Userswu
🍀更新日志 2023/5/23 更改 DoubleAttention 写法。 2023/10/12 更改博文，适配最新版添加方式。 视频教程地址-哔哩哔哩
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