yolov5

叶绿体不忘呼吸

基于深度学习YOLOv8\YOLOv5的骨科骨折诊断检测系统设计本文将介绍基于深度学习YOLOv8\YOLOv5+PySide6+SQLite的骨折检测识别骨科诊断系统，该系统基于YOLOv8算法，并与YOLOv5版本进行比较，该系统不仅实现了对骨折骨损伤的识别，还提供了包括用户认证管理、模型快速切换及界面个性化定制在内的多项功能，获取方式如下。

使用autodl服务器进行模型训练unzip "yolov5-master (1).zip"可以看到解压成功！cd yolov5-master

叶绿体不忘呼吸

基于深度学习YOLOv8\YOLOv5的花卉识别鲜花识别检测分类系统设计本文将介绍基于深度学习YOLOv8\YOLOv5+PySide6+SQLite的花卉检测与识别系统，该系统基于YOLOv8算法，并与YOLOv5版本进行比较，该系统不仅实现了对花卉的精准识别和分类，还提供了包括用户认证管理、模型快速切换及界面个性化定制在内的多项功能，获取方式如下。

雨秒的對望

yolov5-ros模型结合zed2相机部署在 Ubuntu系统前言本篇文章主要讲解yolov5-ros模型结合zed2相机进行实时检测，经改进实现了红绿灯检测，并输出检测类别与置信度！

Yolov5保姆及入门-含源码【推荐】YOLO系列模型作为一种实时目标检测算法，自从YOLO1发布以来，就以其检测速度快、准确率高而受到广泛关注。随着技术的迭代，YOLO系列已经发展到了YOLO8。本文将详细介绍YOLO5的技术规格、应用场景、特点以及性能对比。 yolov5源码下载地址：https://github.com/ultralytics/yolov5 应用demo下载地址：https://pan.baidu.com/s/1X2iUmzAm4iz0iPA6ukVs5w?pwd=1111

基于YOLOV8复杂场景下船舶目标检测系统海洋作为地球上70%的表面积，承载着人类生活、经济发展和生态系统的重要功能。船舶作为海洋活动的主要载体之一，在海上运输、资源开发、环境监测等方面发挥着重要作用。复杂海洋环境下的船舶目标检测成为了海事管理、海洋资源开发和环境保护等领域的关键技术之一。

dont worry about it

深入解析yolov5，为什么算法都是基于yolov5做改进的？（一）YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，它在YOLOv4的基础上引入了多项改进，显著提升了检测的速度和精度。YOLOv5的设计哲学是简洁高效，它有四个版本：YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x，分别对应不同的模型大小和性能。 YOLOv5的四个版本（s,m,l,x）——YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x，它们之间的主要区别在于模型的深度和宽度，即模型的复杂度和性能。下面是各个版本的具体区别：可以看到每个模型对应的大小速度检测性能都有差距

【深度学习】YOLOv5，金属表面的缺陷检测，GC10-DET数据集目录：数据集地址：https://github.com/lvxiaoming2019/GC10-DET-Metallic-Surface-Defect-Datasets

Python——目标检测标签中的英文名转化为对应的类别编号Yolov5进行目标检测流程在下文中已做说明：Python——一文详解使用yolov5进行目标检测全流程（无需gpu）_yolo不用gpu-CSDN博客

这个函数可导

【YOLOv5】使用yolov5训练模型时报错合集这篇文章用来记录在使用yolov5训练模型时报错处理，持续更新······ 2024/4/18 【问题一】VsCode终端无法进入Anaconda创建的虚拟环境【问题二】怎么在VsCode中为项目配置Anaconda创建的虚拟环境【问题三】yolov5训练模型时报错RuntimeError: result type Float can’t be cast to the desired output type __int64 【问题四】 yolov5训练模型时出现警告AttributeError: ‘F

YOLOv5参数大全(parse_opt篇)文本主要详细讲解运行参数含义train.py里面有一个parse_opt（）函数，该函数用于读取命令行

Python——详细解析目标检测xml格式标注转换为txt格式本文简述了目标检测xml格式标注的内容，以及yolo系列模型所需的txt格式标注的内容。并提供了一个简单的，可以将xml格式标注文件转换为txt格式标注文件的python脚本。

从懒虫到爬虫

yolov5旋转目标检测遥感图像检测-无人机旋转目标检测（代码和原理）YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一个流行且高效的实时目标检测深度学习模型，最初设计用于处理图像中的水平矩形边界框目标。然而，对于旋转目标检测，通常需要对原始YOLOv5架构进行扩展或修改，以便能够检测具有任意角度的对象，比如倾斜的车牌、风力发电机叶片或者卫星图像上的建筑物等。

算法部署 | 使用TensorRT+DeepSort+YOLOv5在NVIDIA-Jetson平台上部署目标跟踪算法

Android算法部署项目 | 在Android平台基于NCNN部署YOLOv5目标检测算法

基于YOLOV5+Pyqt5农作物叶片病害检测系统农作物病害的精准检测与识别是推动农业生产智能化与现代化发展的重要举措。随着计算机视觉技术的发展，深度学习方法已得到快速应用，利用卷积神经网络进行农作物病害检测与识别成为近年来研究的热点。基于传统农作物病害识别方法，分析传统方法的弊端所在；立足于农作物病害检测与识别的卷积神经网络模型结构，结合卷积神经网络模型发展和优化历程，针对卷积神经网络在农作物病害检测与识别的具体应用进行分类，从基于公开数据集和自建数据集的农作物病害分类识别、基于双阶段目标检测和单阶段目标检测的农作物病害目标检测以及国外和国内的农作物病

旋转目标检测项目 | 基于YOLOv5实现的旋转目标检测算法

夏天是冰红茶

yolov5训练并生成rknn模型部署在RK3588开发板上，实现NPU加速推理RK3588是瑞芯微（Rockchip）公司推出的一款高性能、低功耗的集成电路芯片。它采用了先进的28纳米工艺技术，并配备了八核心的ARM Cortex-A76和Cortex-A55处理器，以及ARM Mali-G76 GPU。该芯片支持多种接口和功能，适用于广泛的应用领域。

YOLOv5+DeepSort的汽车流量统计先来看下实现效果：上图展示了用yolov5作为检测器，DeepSort为追踪器实现了对车流量的统计并绘制了每辆车的运行轨迹。