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在 YOLO x中,使用了解耦头部的方法，从而加快网络收敛速度和提高精度，因此解耦头被广泛应用于目标检测算法任务中。因此也想在YOLO v5的检测头部引入了解耦头部的方法，从而来提高检测精度和加快网络收敛，但这里与 YOLO x 解耦头部使用的检测方法稍微不同，在YOLO v5中引入的解耦头部依旧还是基于 anchor 检测的方法。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-451785.html
在YOLO x中，使用了解耦头部的方法，具体论文请参考：https://arxiv.org/pdf/2107.08430.pdf
于是按照文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-451785.html
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来源：投稿 作者：王同学 编辑：学姐 今天我们继续上次的YOLOv5参数解析，这次主要解析源码中train.py文件中包含的参数。 1.1\\\'--weights\\\' 1.2\\\'--cfg\\\' 1.3\\\'--data\\\' 1.4\\\'--hyp\\\' 1.5\\\'--epochs\\\' 1.6\\\'--batch-size\\\' 1.7\\\'--imgsz\\\', \\\'--img\\\', \\\'--img-size\\\' 1.8\\\'--rect\\\'🍀 1.9\\\'--resume\\\'🍀 1.10\\\'--nosave\\\' 1.11\\\'--nova
关于Yolo5训练自定义数据集，请参考此教程：YOLO5训练自定义数据集 完整项目（VS2022） 链接：https://pan.baidu.com/s/17jQUx-Dp0YYC4YWzYLs0AA?pwd=yzj9 提取码：yzj9 一 YOLO 导出ONNX模型 在export.py 中修改参数（如下图），运行导出ONNX 二 Yolov5Net.Scorer.dll文件设置及编译 C# ONNX模型推理dll库：
一、运行 1.视频 修改detect文件219行。 default=ROOT / \\\'data/images/3.mp4\\\' 2.调用摄像头 修改detect文件219行 3.图片 修改detect文件219行。 default=ROOT / \\\'data/images/3.jpg\\\' 二、库 Package Version absl-py 1.3.0 alabaster 0.7.12 applaunchservices 0.2.1 appnope 0.1.2 arrow 1.2.3 astroid 2.11.7 atomicwrites 1.4.0 attrs 22.1.0 autope
上篇说到RK3588编译OpenCV, 这篇记录一下跑通YOLO v5+DeepSORT的愉(chi)快(shi)历程. 如果本身缺少ffmpeg而编译了没有ffmpeg版本的OpenCV, 则视频无法读取. 解决方案参照CSDN, 首先安装ffmpeg: 之后安装一堆dev: libavcodec-dev 、libavformat-dev、libavutil-dev 、libavfilter-dev、 libavresample-dev、 libswresample
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参考：Ubutntu下使用realsense d435i（三）：使用yolo v5测量目标物中心点三维坐标 欢迎大家阅读2345VOR的博客【D435i深度相机YOLO V5结合实现目标检测】🥳🥳🥳 2345VOR鹏鹏主页： 已获得CSDN《嵌入式领域优质创作者》称号👻👻👻，座右铭：脚踏实地，仰望星空🛹🛹🛹 本文章属于
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