yolov5专题

基于 YOLOv5 的积水检测系统：打造高效智能的智慧城市应用

在城市发展中，积水问题日益严重，特别是在大雨过后，积水往往会影响交通甚至威胁人们的安全。通过现代计算机视觉技术，我们能够智能化地检测和识别积水区域，减少潜在危险。本文将介绍如何使用 YOLOv5 和 PyQt5 搭建一个积水检测系统，结合深度学习和直观的图形界面，为用户提供高效的解决方案。源码地址： PyQt5+YoloV5 实现积水检测系统预览：项目背景

[yolov5] --- yolov5入门实战「土堆视频」

1 项目介绍及环境配置下载yolov5 tags 5.0源码，https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/v5.0，解压 Pycharm 中创建conda虚拟环境激活conda虚拟环境根据作者提供的requirements.txt文件，pip install -r requirements.txt 如果作者没有提供requirement.txt文件

yolov5 +gui界面+单目测距实现对图片视频摄像头的测距

可实现对图片，视频，摄像头的检测项目概述本项目旨在实现一个集成了YOLOv5目标检测算法、图形用户界面（GUI）以及单目测距功能的系统。该系统能够对图片、视频或实时摄像头输入进行目标检测，并估算目标的距离。通过结合YOLOv5的强大检测能力和单目测距技术，系统能够在多种应用场景中提供高效、准确的目标检测和测距功能。技术栈 YOLOv5：用于目标检测的深度学习模型。Open

在 YOLOv5 框架中，common.py 文件是一个核心组件，负责定义深度学习模型的基础模块和常用操作。无论是卷积层、激活函数、特征融合还是其他复杂的模型结构，common.py 都提供了灵活且高效的实现。在这篇文章中，我们将深入解析 common.py 的设计思想、各个模块的功能以及它在 YOLOv5 中的应用。通过理解该文件的实现细节，不仅可以帮助我们更好地掌握 YOLOv5 的内部结构，

基于yolov5的西红柿成熟度检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv5的西红柿成熟度检测系统是一个利用先进深度学习技术的创新项目，旨在提高西红柿成熟度检测的准确性和效率。该系统以YOLOv5为核心算法，该算法由Ultralytics公司于2020年发布，并在YOLOv3的基础上进行了显著改进。YOLOv5以其高效性和准确性在实时目标检测领域备受关注，特别适用于农业视觉检测任务。该系统通过收集并预处理大量不同成熟度的西红柿图像数据，

在国产芯片上实现YOLOv5/v8图像AI识别-【4.2】RK3588获取USB摄像头图像推流RTSP更多内容见视频

本专栏主要是提供一种国产化图像识别的解决方案，专栏中实现了YOLOv5/v8在国产化芯片上的使用部署，并可以实现网页端实时查看。根据自己的具体需求可以直接产品化部署使用。 B站配套视频：https://www.bilibili.com/video/BV1or421T74f 前言在实际生产过程中，有很多时候不光是通过网络获取rtsp视频流，通常会采用在板子上插上USB摄像头获取画面。今天

基于yolov5的猪只识别计数检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv5的猪只识别计数检测系统是一种创新的农业应用解决方案，它结合了深度学习和计算机视觉技术，专为提高养猪业的管理效率和精确度而设计。该系统利用YOLOv5这一先进的目标检测模型，能够实时、准确地在图像或视频中识别并计数猪只。 YOLOv5以其轻量级、高速和准确的特点著称，特别适合用于复杂多变的农场环境。通过摄像头采集的图像数据，系统能够自动检测并标记出每一头猪的位置和数

基于yolov5的煤矿传送带异物检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv5的煤矿传送带异物检测系统是一种高效、智能的监测解决方案，专为煤矿等复杂工业环境设计。该系统利用YOLOv5深度学习算法，结合现场摄像头，对煤矿传送带上的异物进行实时监测与识别。 YOLOv5以其出色的检测速度和准确性著称，通过将原始图像划分为多个网格，并在每个网格中预测可能的目标边界框，实现对传送带上大块煤、矸石、锚杆、槽钢等异物的快速识别。系统能够自动区分正常物

YOLOV5入门教程day3

一. 导入包和基本配置 import argparseimport mathimport osimport randomimport subprocessimport sysimport timefrom copy import deepcopyfrom datetime import datetime, timedeltafrom pathlib import Pathtr

YOLOv5课堂行为识别系统+GUI界面

课堂行为检测 gui/课堂行为识别系统/YOLOv5课堂行为识别/ yolov5/opencv/计算机视觉/python程序/深度学习/pytorch 数据集+标注/配置好环境程序可直接运行/带UI界面/代码+数据集/代码+数据集［功能］图片识别/视频识别/摄像头识别损失/准确率等数据可在tensorboard中查看［种类］可识别hand-raising/reading/writi

TPH-YOLOv5：基于Transformer预测头的改进YOLOv5，用于无人机捕获场景的目标检测

摘要提出了TPH-YOLOv5。在YOLOv5的基础上，增加了一个预测头来检测不同尺度的目标。然后用Transformer Prediction Heads（TPH）代替原有的预测头，探索自注意机制的预测潜力。还集成了卷积块注意力模型（CBAM），用来发现密集对象场景中的注意力区域。为了实现所提出的TPH-YOLOv 5的更多改进，提供了一些有用的策略，如数据增强，多尺度测试，

基于yolov5的明厨亮灶阳光厨房老鼠检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv5的明厨亮灶阳光厨房老鼠检测系统是一种高效、智能的食品安全监测解决方案。该系统利用YOLOv5网络模型，结合深度学习技术，实现对厨房环境的实时监控与智能分析。 YOLOv5以其高速和高精度的特性，在实时目标检测任务中表现出色。该系统通过安装在前端的智能摄像头，实时采集厨房画面，并利用YOLOv5算法对视频流中的图像进行快速处理。一旦检测到老鼠生物，系统会立即检测到相

ncnn之yolov5(7.0版本)目标检测pnnx部署

一、pnxx介绍与使用 pnnx安装与使用参考： https://github.com/pnnx/pnnxhttps://github.com/Tencent/ncnn/wiki/use-ncnn-with-pytorch-or-onnxhttps://github.com/Tencent/ncnn/tree/master/tools/pnnx 支持python的首选pip，否则就源码编译。

瑞芯微RV1126平台----yolov5输出后处理C++实现

目录 1.前言 2.代码 2.1 padding resize 代码 2.2 瑞芯微yolov5后处理 2.3 坐标框的后处理 3.完整代码 3.1 postprocess.h 3.2 posrprocess.cc 1.前言标准的yolov5-5.0的输出有三个，分别是 1x255x80x80 1x255x40x40 1x255x20x20 其中这里的255是85

yolov5转成rknn模型

目录 1 转换方法 2 yolov5版本问题 3 yolov5的输出格式问题 4 转成rknn模型时的格式问题 1 转换方法将yolov5的pth模型转成rknn模型，具体方法分两步利用yolov5工程中自带的export.py将pt模型转成onnx模型利用如下脚本生成rknn模型将onnx模型转化为RV1126平台的rknn模型_cumtchw-CSDN博客这篇笔

基于Atlas200DK部署yolov5（v6.0）

Atlas200_YOLOv5_DVPP_AIPP 在Atlas200DK平台上基于DVPP和AIPP实现部署YOLOv5（v6.0） · DVPP解码JPG，并Resize · AIPP实现颜色转换：YUV420sp_U8 to RGB 效果：前处理推理后处理5.21ms1.09ms4.41ms 环境： CANN版本：6.0.0.alpha003 OS版本：Ubuntu18.0

YOLOv5改进 | 模块融合 | C3融合 ghost + DynamicConv 【两次融合 + 独家改进】

秋招面试专栏推荐：深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转 💡💡💡本专栏所有程序均经过测试，可成功执行💡💡💡 专栏目录：《YOLOv5入门 + 改进涨点》专栏介绍 & 专栏目录 |目前已有70+篇内容，内含各种Head检测头、损失函数Loss、Backbone、Neck、NMS等创新点改进本文介绍了一种C3_GhostDynamicCon

行为识别实战第二天——Yolov5+SlowFast+deepsort: Action Detection（PytorchVideo）

Yolov5+SlowFast+deepsort 一、简介 YoloV5+SlowFast+DeepSort 是一个结合了目标检测、动作识别和目标跟踪技术的视频处理框架。这一集成系统利用了各自领域中的先进技术，为视频监控、体育分析、人机交互等应用提供了一种强大的解决方案。 1. 组件说明： YoloV5: Yolo（You Only Look Once）是一个流行的实时目标检测

YOLOv5调用海康工业相机实时检测

目录一、调用海康工业摄像头 1.1 DirectShow插件安装 1.2 查找摄像头编号 1.3 摄像头调用测试二、修改YOLOv5相关参数 2.1 detect.py修改 2.2 datasets.py修改一、调用海康工业摄像头现在可直接利用cv2.VideoCapture()接口调用海康机器人工业相机，首先在官网下载机器视觉工业相机客户端MVS

YOlOV5入门教程

前言因项目需求，所以要使用yolo进行操作，现在对yolov5进行教程，代码可以在这下载：https://github.com/ultralytics/yolov5 项目结构下载完成后可以看到资源如图所示。 1.1.github文件夹 ISSUE_TEMPLATE 目录这个目录下的文件是用于定义GitHub仓库中的问题模板（Issue Templates）。这些模板

垃圾分类笔记YOLOV5（一）-pip换源-口罩识别-训练自己的数据集

pip换源网址 pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 不进行配置的是临时换源 1、从github上下载YOLOV5的代码翻墙软件clash 数据集地址roboflow clash配置一键导入哔哩哔哩视频地址数据集的下载格式： 2、修改自己的数据集将下载好的数据集放到

RK3588 技术分享 | 在Android系统中使用NPU实现Yolov5分类检测-迅为电子

随着人工智能和大数据时代的到来，传统嵌入式处理器中的CPU和GPU逐渐无法满足日益增长的深度学习需求。为了应对这一挑战，在一些高端处理器中，NPU（神经网络处理单元）也被集成到了处理器里。NPU的出现不仅减轻了CPU和GPU的负担，还让复杂的计算任务得以高效处理。在典型的工作流中，CPU会首先接收任务，并根据任务的性质将其分配给合适的处理单元，图像处理任务由GPU处理，

yolov5和yolov7车牌识别检测（可检测黄牌、绿牌、双层车牌等各种车牌，准确率高，提供界面）

实现一个车牌识别系统，使用YOLOv5和YOLOv7这两种不同的模型来进行车牌的检测。下面我将提供一个完整的项目概述，包括模型训练脚本、车牌识别代码以及两个GUI界面，分别用于处理静态图片和实时视频流 1. 模型训练 YOLOv5 和 YOLOv7 的训练脚本。使用车牌数据集进行训练。 2. 车牌识别 Python 代码实现车牌的检测与识别。支持多种车牌类型，例如黄色、绿色、双层车牌等

基于yolov5 人体行为检测对跌倒站立蹲下坐下跑五种行为检测目标检测

该项目使用YOLOv5深度学习框架来检测图像或视频中人体的五种基本行为：跌倒、站立、蹲下、坐下和跑步。YOLOv5（You Only Look Once v5）是一种高效的物体检测模型，能够快速准确地识别出图像中的目标。本项目具有以下特点：图像检测：用户可以通过上传图片，系统将识别并标记出图像中人体的行为。视频检测：支持实时视频流或本地视频文件的行为检测，并实时显示检测结果。技术栈

YOLOv5改进 | 融合改进 | C3融合ContextGuided增强分割效果

秋招面试专栏推荐：深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转 💡💡💡本专栏所有程序均经过测试，可成功执行💡💡💡 专栏目录：《YOLOv5入门 + 改进涨点》专栏介绍 & 专栏目录 |目前已有70+篇内容，内含各种Head检测头、损失函数Loss、Backbone、Neck、NMS等创新点改进本文介绍了一种名为CGNet的轻量级语义分割网络

C# Onnx Yolov5 水果识别，人员识别，物品识别人工智能

目录先上效果来电废话，但实用网络成功案例实践易失败的原因万物检测涉及技术下载合集关键代码全部代码实操vs2022安装关键 YOLO V5核心库编译编写自己识别软件更新相关依赖标注字库文件测试效果名词解释YOLO 名词解释ONNX 源码直播教学和作者先上效果来电废话，但实用为何照做网络成功案例仍失败？软件与男