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背景：使用了code server，安装CMAKE和CMAKE TOOLS，但是通过ctrl+shift+p打开命令面板，运行随便一个cmake指令，都出现了指令无法找到。具体为“命令\\\"CMake: 配置\\\"导致错误 (command ‘cmake.configure’ not found)”。 C++工程 通过C++ Create project创建要给C++工程，里面创建好了src、include、lib和
本篇主要用来实现将YOLOv5输出的标签转成中文，并且自定义标签颜色的需求。 我所使用的是YOLOv5-5.0版本。 在detect.py中，这两行代码设置标签名字和颜色。 可以发现，类别名字并不是在运行检测时导入的，而是内嵌在保存的模型参数文件中。 新建一个 load_model.py 文件，加载
有同学后台私信我，想用YOLOv5实现目标的分类计数，因此本文将在之前目标计数博客的基础上添加一些代码，实现分类计数。阅读本文前请先看那篇博客，链接如下： YOLOv5实现目标计数_Albert_yeager的博客 以coco数据集为例，其类别如下（共80类）。注意，每个
《记录自己在使用yolov5遇到的一些问题》同时也供大家参考，如果对你们有帮助，希望大家可以给个点赞、收藏鼓励下，非常感谢！ 以自带的一张图片作为示例,yolov5(6.1版本)的初始检测框应该是如下图所示 修改线条粗细、隐藏标签、隐藏置信度 首先有一些参数作者已经放
笔者使用的是一台M2版本的Macbook Air，虽然苹果作为深度学习的训练机不太合适，但是由于macbook作为打字机实在是无可挑剔，所以使用macbook调试一下pytorch的代码再放到集群上训练或者直接在mac上调试运行代码都是不错的体验，本文以在mac上直接调试yolov5为目标，大概记录一下
简介 记录自己学习yolov5中遇到的问题，随即不定时更新，遇到问题记录下来方便回顾。 2022.05.06 1、改用VOC数据集进行训练，修改完格式后，运行train.py报错： AssertionError: train: No labels in …/train.cache. Can not train without labels. See https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data 解决
最近完成了一个项目，利用python+yolov5实现数字仪表的自动读数，并将读数结果进行输出和保存，现在完成的7788了，写个文档记录一下， 若需要数据集和源代码可以私信。 最后实现的结果如下： 首先查阅文献和文档，好家伙，不看不知道，做相似项目的很多资料都是硕士研
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 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；
解决办法：是安装git命令；但是在安装git命令之前，需要先启用EPEL存储库。 一.先启用EPEL存储库 如果没有安装 get（x32）或 wget (x64)，需要提前安装下； 系统位数不同命令也会有所差异，下面将以CentOS 7 x32/x64 位为例： RHEL/CentOS 7 x32位执行以下命令： 执行命令： RHEL/CentOS 7
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能任务4-读懂YOLOv5模型的几个灵魂拷问问题，深度理解 YOLOv5模型架构。YOLOv5是一种高效且精确的目标检测模型，由ultralytics团队开发。它采用了轻量级的网络结构，能够在保持高性能的同时降低计算复杂度。模型由三个主要部分
