yolov5目标检测教程

yolov5目标检测教程
共15节 1115人在学 课程详情
  • 开篇
  • 显卡说明
  • torch-gpu搭建
  • labelImg标注
  • 标注文件yolo和txt互相转换
  • 训练集和测试集的划分
  • 自定义训练数据集
  • 训练结果评价
  • 训练文件解读
  • detect.py 模型测试
  • export.py 模型导出onnx
  • 自定义训练数据集总结
  • torch加载自定义训练yolo模型
  • flask部署自定义训练模型(上)
  • flask部署自定义训练模型(下)

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    课时介绍

    在训练好的yolov5 pt 模型 可以 通过 export.py 进行导出 onnx

    课程介绍

    目标检测是计算机视觉中比较简单的任务,用来在一张图篇中找到某些特定的物体,目标检测不仅要求我们识别这些物体的种类,同时要求我们标出这些物体的位置。

    YOLO的全称是you only look once,指只需要浏览一次就可以识别出图中的物体的类别和位置。

     

    本次课程学习内容

    1. 如何通过yolo自定义训练我们的数据
    2. 如何将yolo进行部署,flask 接口
    3. yolo + deepsort 目标跟踪

    项目

    1. 口罩识别
    2. 车辆跟踪,计数

     

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