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data换为自己的数据集对应的yaml文件
weights换为训练自己数据集得到的权重
batchsize这里要设置为1
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-503420.html
pre-process：图像预处理时间，包括图像保持长宽比缩放和padding填充，通道变换（HWC->CHW）和升维处理等；
inference：推理速度，指预处理之后的图像输入模型到模型输出结果的时间；
NMS ：你可以理解为后处理时间，对模型输出结果经行转换等；
FPS=1000ms除以这三个时间之和文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-503420.html
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克隆一下yolov5的代码 配置好项目所需的依赖包 opt 为执行可以传递的参数 具体的参数如图所示，比较重要的参数 weights权重文件、–source 数据集合 – data 数据集的配置 weights 权重文件 – source 为需要推理的原图 data参数 数据配置 imgsz 参数是训练配置图片的大小 device 设备信
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这里项目链接查看，或者这里下载。 经过本人测试，与yolov5-7.0相比，训练好的权重文件大小大约是yolov5-7.0的0.3倍（yolov5-Lite——3.4M，yolov5-7.0——13M），置信度均在0.9之上。特别的，我之所以使用此Lite改进算法，是因为需要部署在智能小车上实现图像识别的功能，而小车上
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D:ProgramDataAnaconda3envsyolov5python.exe D:/yxt/yolov5-master/train.py Traceback (most recent call last): File \\\"D:ProgramDataAnaconda3envsyolov5libsite-packagesgit__init__.py\\\", line 140, in module refresh() File \\\"D:ProgramDataAnaconda3envsyolov5libsite-packagesgit__init__.py\\\", line 127, in refresh if not Git.refresh(p
大家好 我是 毕加锁 (锁!) 今天来分享一个Yolov5 FPS跟枪的源码解析和原理讲解。代码比较粗糙 各位有什么优化的方式可以留言指出，可以一起交流学习。 需要了解的东西和可能会遇到的问题 1.xy坐标点与当前鼠标的xy坐标点距离计算 2.获取窗口句柄，本文使用的是根据窗口名
自动瞄准技术已经成为了许多FPS游戏玩家们追求的终极目标之一。近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的自动瞄准工具开始出现，其中最为流行且表现出色的莫过于 Yolo 系列目标检测算法，特别是 Yolov5。本文将介绍如何使用 Yolov5 算法实现 FPS 游戏自动瞄准。 xy坐标
JetPack 4.6——2021.8 yolov5-v6.0版本 使用的为yolov5的yolov5n.pt，并利用tensorrtx进行加速推理，在调用摄像头实时检测可以达到FPS=25。 在打开的文档的末尾添加如下： 保持并退出，终端执行 1.打开终端输入： 2.修改nvzramconfig.sh文件 3.重启Jetson Nano 4.终端中输入： 可查看到swap已经变为
出现上述问题一般是整体检测方向没错，但conf-thres和iou-thres的参数需要调整。（在默认值0.25和0.45的基础上，提高置信区间，降低iou） 1、目的：本身conf-thres和iou-thres参数在detect.py文件配置（配置的地方如下图），调好参数开始训练，训练后的结果若大体满意，但细节需要通
以下代码只可用于私服，不可商用，代码完全开源，主要用于学习， 上篇文章已经写了yolov5的基础用法，这篇文章主要是将我对yolov5模型的修改，用于实现对屏幕进行实时监测识别并将鼠标移动到人体指定位置的功能，改动的代码不是很多，我尽量说的详细一些供大家学习。
