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欢迎来到我们的 YOLOv5 教程系列的第 2 部分！如果您还没有查看本系列的第 1 部分，我建议您先阅读该部分；它涵盖了如何在 Windows 和 Google Colab 上安装用于真实对象检测的 YOLOv5 ，我们假设您已在本报告中完成了这些操作。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-465952.html
也就是说，一旦您设置了环境，您就可以开始准备数据集了。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-465952.html
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之前一直是在电脑端运行YOLOv5，但在户外调试的时候不太方便，因此考虑把YOLOv5的代码移植到手机端。 这个部署的流程其实很简单：原始pt权重中间onnx权重ncnn权重修改Android Studio源码得到安卓APP结束。如果你感觉博客教程太长了，那么很有可能是中间的图片太多，以及之前自
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本文主要介绍如何运用开源Yolov5模型，结合自己的数据，训练其他目标检测模型。 基础准备工作： anaconda 适用Yolov5的虚拟环境 git上下载Yolov5并调通测试代码 https://github.com/ultralytics/yolov5 https://github.com/ultralytics/yolov5 本次用的环境： python==3.7 pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaud
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