Yolov5目标检测训练模型学习总结 一.YOLOv5介绍 YOLOv5是一系列在 COCO 数据集上预训练的对象检测架构和模型,代表Ultralytics 对未来视觉 AI 方法的开源研究,结合了在数千小时的研究和开发中获得的经验教训和最佳实践. 下面是YOLOv5的具体表现: 我们可以看到上面图像中,除了灰色折线为EfficientDet模型,剩余的四种都是YOLOv5系列的不同网络模型. 其中5s是最小的网络模型,5x是最大的网络模型,而5m与5l则介于两者之间. 相应地,5s的精度小模型

YOLOv5训练自定义数据 一.开始之前的准备工作 克隆 repo 并在Python>=3.6.0环境中安装requirements.txt,包括PyTorch>=1.7.模型和数据集会从最新的 YOLOv5版本中自动下载. git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 cd yolov5 pip install -r requirements.txt 二.训练自定义数据 2.1 创建my_dataset.yaml COCO128是一个示例小教

yolov5训练自定义数据 step1:参考文献及代码 博客 https://blog.csdn.net/weixin_41868104/article/details/107339535 github代码 https://github.com/DataXujing/YOLO-v5 官方代码 https://github.com/ultralytics/yolov5 官方教程 https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data

YOLO 算法是非常著名的目标检测算法.从其全称 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection ,可以看出它的特性: Look Once: one-stage (one-shot object detectors) 算法,把目标检测的两个任务分类和定位一步完成. Unified: 统一的架构,提供 end-to-end 的训练和预测. Real-Time: 实时性,初代论文给出的指标 FPS 45 , mAP 63.4 . YOL

文档内容: 1:下载<hadoop权威指南>中的气象数据 2:对下载的气象数据归档整理并读取数据 3:对气象数据进行map reduce进行处理 关键词:<Hadoop权威指南>气象数据 map reduce python matplotlib可视化 一:下载<hadoop权威指南>一书中的气象数据 <hadoop权威指南>一书中的气象数据位于 http://ftp3.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/, 新建 getdata.py文件

http://edu.51cto.com/roadmap/view/id-29.html http://my.oschina.net/infiniteSpace/blog/308401 大数据实时计算工程师/Hadoop工程师/数据分析师职业路线图 描述 本路线图是一个专门针对大数据实时处理.Hadoop工程师和数据分析师所设计的课程体系介绍,在实时计算方向主要包括了从数据收集框架.集群协调框架.数据缓存框架到实时计算框架都全面进行深度解析,让一个普通的开发人员迅速成为实时计算领域的领跑者.也从

前言 在上一篇文章 你公司到底需不需要引入实时计算引擎? 中我讲解了日常中常见的实时需求,然后分析了这些需求的实现方式,接着对比了实时计算和离线计算.随着这些年大数据的飞速发展,也出现了不少计算的框架(Hadoop.Storm.Spark.Flink).在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段. 第一代:Hadoop 承载的 MapReduce 第二代:支持 DAG(有向无环图)框架的计算引擎 Tez 和 Oozie,主要还是批处理任务 第三代:支持 Job 内部的 DAG(有向无环图),以

目标:Flume实时监控目录sink到hdfs,再用sparkStreaming监控hdfs的这个目录,对数据进行计算 1.flume的配置,配置spoolDirSource_hdfsSink.properties,监控本地的一个目录,上传到hdfs一个目录下. agent1.channels = ch1agent1.sources = spoolDir-source1agent1.sinks = hdfs-sink1 # 定义channelagent1.channels.ch1.type =

介绍 opencv除了支持常用的物体检测模型和分类模型之外,还支持openpose模型,同样是线下训练和线上调用.这里不做特别多的介绍,先把源代码和数据放出来- 实验模型获取地址:https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose 基于coco数据的代码实现 import cv2 import time import numpy as np from random import randint image1 = cv2.imread(

Storm 实战:构建大数据实时计算(阿里巴巴集团技术丛书,大数据丛书.大型互联网公司大数据实时处理干货分享!来自淘宝一线技术团队的丰富实践,快速掌握Storm技术精髓!) 阿里巴巴集团数据平台事业部商家数据业务部 编著 ISBN 978-7-121-22649-6 2014年8月出版 定价:59.00元 184页 16开 编辑推荐 Storm以其简单.灵活.健壮而著称.随着大数据实时处理需求的强劲增长,Storm的出现填补了大数据处理生态系统的缺失,并被越来越多的公司所采用. <Storm实战

  数据导入计算 数据的重要意义就不需要我多说了吧,本项目中的数据来源是来自荆艺系统(熟悉物流报关的朋友应该知道)导出的一张Excel,包含了一段时间内整个公司所有销售的全部记录,保密级别那是杠杠的,下面开搞!! 首先在Controllers文件夹下面添加一个控制器 命名DataInfoAndCalController.cs 在他默认action上面右击添加视图,就会在Views文件夹下面创建对应的视图,这样可以避免拼写错误. 这个View个页面很简单,引用了”_Layout.cshtml“页面

#!/usr/bin/python import threading import json import time from elasticsearch import Elasticsearch from elasticsearch import helpers import os import sys import argparse host_list = [ {"host":"1.58.55.11","port":9200}, {"

1.Student类:类中有五个变量,分别是学号,姓名,三门成绩 package test3; public class Student { private int num; private String name; private double Chinese; private double English; private double math; private double avg; public Student() { } @Override public String toStrin

scipy.misc.imresize 不同于普通的reshape, imresize不是单纯的改变图像矩阵的维度,而是能将图片重采样为指定像素,这样给深度学习中训练图像数据带来方便. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import h5py import scipy from PIL import Image from scipy import ndimage %matplotlib inline num_px = 64 my

双在论坛上找到一个问题,有关读取txt里面的数据进行计算的问题. 尝试解决这个问题,获取每一行的X和Y的浮点数据即可.读取文本文件每一行,判断是否为空行,是否符以分隔符号(,)分隔的两个数值.每个数值是double类型的,就是我们需要获取的数据. 先把这些数据,存储于一个文本文件内,文本名为data.txt 1 169.868592016381,-73.2891742320069 169.388181055691,-73.5364222712322 169.750305089806,-73.60

import java.io.BufferedWriter; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.Scanner; /*有五个学生,每个学生有3门课的成绩,从键盘输入以上数据 (包括学生号,姓名,三门课成绩),计算出平均成绩,将原有的数据和计算出的平均分数存放在磁盘文件"stud"中.*/ public class Test

北京太速科技有限公司 大数据智能计算,是未来的一个发展趋势,大数据计算系统主要完成数据的存储和管理:数据的检索与智能计算. 特别是在智能城市领域,由于人口聚集给城市带来了交通.医疗.建筑等各方面的压力,需要城市能够更合理地进行资源布局和调配,智慧城市是通过物与物.物与人.人与人的互联互通能力.全面感知能力和信息利用能力,通过物联网.移动互联网.云计算等新一代信息技术,实现城市高效的政府管理.便捷的民生服务.可持续的产业发展.引入了大数据处理技术.大数据是智慧城市的核心智慧引擎.智慧安防.智慧交通

百度为何开源深度机器学习平台?   有一系列领先优势的百度却选择开源其深度机器学习平台,为何交底自己的核心技术?深思之下,却是在面对业界无奈时的远见之举.   5月20日,百度在github上开源了其深度机器学习平台.此番发布的深度机器学习开源平台属于“深盟”的开源组织,其核心开发者来自百度深度学习研究院(IDL),微软亚洲研究院.华盛顿大学.纽约大学.香港科技大学,卡耐基·梅陇大学等知名公司和高校. 通过这一开源平台,世界各地的开发者们可以免费获得更优质和更容易使用的分布式机器学习算法源码,从

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1 /*50 [程序 50 文件 IO] 2 题目:有五个学生,每个学生有 3 门课的成绩,从键盘输入以上数据(包括学生号,姓名,三门课成 3 绩),计算出平均成绩,将原有的数据和计算出的平均分数存放在磁盘文件"stud"中. 4 */ 5 6 /*分析 7 * 1.自定义类student,包括学号,姓名,科目1成绩,科目2成绩,科目3成绩,平均成绩 8 * public class 类名{ 9 *.数据类型 属性名称1: 10 *.数据类型 属性名称2: 11 * - 12 * }

float是8个有效位, 做个试验: 输出如下: 上面说明了什么: 1, 18/2.2 是除不尽的, 因为是define,所以没有给ratio变量赋值类型,但是从sizeof输出的结果是8,所以系统默认给ratio的类型是double类型了. 即是是除进了 #define  ratio 8.8  这样就算是有限的小数,也是double类型的. 2,%.3f是可以输出小数点三位的,但是我们看到循环部分是1818181818....然后输出3位小数的时候,就是进一了,出现了182,这个2就是进位得到