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本文分享了一份本科毕设资料，其中包含了YOLOV5复现和加入注意力机制改进的可执行代码。经过改进后，在VOC数据集上的准确度从76%提升至77%。资料中还包含了复现和改进后的最佳权重，以及训练和测试结
在人工智能领域中，使用python yolov5训练数据集是一种常见的方法，该方法可以实现目标检测和目标识别任务。通过将大量的图像数据输入到yolov5模型中，可以训练出一个能够识别不同目标的模型。这
在当今计算机视觉的领域中，基于Python的YOLOv5已经成为人脸检测的热门选择，尤其是配备关键点检测功能。本文提供了基于WideFace数据集训练的YOLOv5源码详解，旨在帮助读者深入了解人脸检
YOLOv5目标识别算法是一种高效准确的目标检测算法，能够在照片、视频以及实时摄像头中实现物体的快速识别和定位。该算法结合了深度学习与计算机视觉技术，具有较低的计算复杂度和较高的识别准确率。无论是静态
本文介绍了基于YOLOv5和RealSense D455的实时摄像头目标识别。演示代码可在YOLOv5环境中添加pyrealsense库支持并运行。采用YOLOv5官方提供的yolov5s.pt预训练
此文件是使用coco2017的训练集的原json标注格式转化为xml文件标注格式再转化为txt标注格式的所有图片的标注,共118287个txt文件
该数据集包含2000张行人图片，已经使用yolov5格式进行标注，可用于目标检测和人体姿态估计等领域的研究和应用。数据集可自行划分训练集、验证集和测试集。下载地址请见文章底部链接。
YOLOv5表现卓越，特别是在Tesla P100上，它可以实现每秒140帧的快速检测。此外，YOLOv5通过数据加载器传递训练数据，并进行缩放、色彩空间调整和马赛克增强三种数据增强。据报道，YOLO
Ultralytics于2020年6月25日发布了YOLOv5的正式版本，其是最先进的目标检测算法技术之一，同时具有较高的推理速度。YOLOv5分为四个模型：yolov5s、yolov5m、yolov
本教程详细介绍了如何将Yolov5 v6.x部署到Flask上，并支持在线上传预测图片和视频功能以及摄像头检测功能。上传后的视频保存在/upload中，结果保存在/inference/output文件
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