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Yolov5+Auto-Train-Detect+Yolov5-Run

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简介：
本项目结合了YOLOv5目标检测模型与自动训练和检测工具Auto-Train-Detect，旨在简化并优化YOLOv5的应用流程。通过Yolov5-Run脚本，用户可以便捷地运行整个系统，实现高效的目标识别任务。 本段落基于客户需求实现一键训练与测试功能，将Yolov5模型改造成适合新手或希望简化数据格式转换流程的用户的“一键”操作模式。用户只需提供图像文件及XML文件，并通过调用train.sh和detect.sh脚本即可完成模型的训练与预测任务。为支持这一功能，模型内部集成了从XML到YOLOv5所需的txt格式的数据转换、自动分配训练验证数据集以及环境切换等功能模块。以下将详细介绍具体操作步骤并附上相关源码修改说明。

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  • Yolov5+Auto-Train-Detect+Yolov5-Run
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    本项目结合了YOLOv5目标检测模型与自动训练和检测工具Auto-Train-Detect，旨在简化并优化YOLOv5的应用流程。通过Yolov5-Run脚本，用户可以便捷地运行整个系统，实现高效的目标识别任务。 本段落基于客户需求实现一键训练与测试功能，将Yolov5模型改造成适合新手或希望简化数据格式转换流程的用户的“一键”操作模式。用户只需提供图像文件及XML文件，并通过调用train.sh和detect.sh脚本即可完成模型的训练与预测任务。为支持这一功能，模型内部集成了从XML到YOLOv5所需的txt格式的数据转换、自动分配训练验证数据集以及环境切换等功能模块。以下将详细介绍具体操作步骤并附上相关源码修改说明。
     
  • YOLOv5-ML.NET: Yolov5-Nano 6.0版本
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    YOLOv5-ML.NET是基于Yolov5-Nano模型优化后在ML.NET上的实现，适用于资源受限环境中的实时目标检测。 YOLOv5-ML.NET 使用 yolov5-nano 6.0 版本，在 C# 中通过 ML.NET 读取由 yolov5-nano 生成的 ONNX 模型。
     
  • Yolov5-Face: YOLOv5人脸检测
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    Yolov5-Face是基于YOLOv5架构优化的人脸检测模型，专为实时性和准确性而设计，在各种应用场景中展现出卓越性能。 Yolov5-face 是一种实时且高精度的人脸检测工具，在VGA分辨率下进行单尺度推理（最大边等于640）。以下是几种方法的比较： - DSFD (CVPR19) 使用ResNet152，参数量为71.39M，计算量为259.55G。 - 视网膜面部 (CVPR20)，基于ResNet50模型，其准确率为94.92%，召回率是91.90%，而它的计算量仅为37.59G。 - 火腿盒 (CVPR20) 使用了ResNet50模型, 具有更高的精确度为 95.27% 和较高的召回率为 93.76%, 计算量是43.28G。 - 蒂娜脸 (Arxiv20)，基于ResNet50，具有最高的准确率和召回率分别为95.61%与94.25%，计算量为172.95G。 - SCRFD-34GF(Arxiv21) 使用瓶颈研究模型, 具有最高精确度 96.06 和较高的召回率为 94.92，参数量仅为34.1M。
     
  • 基于YoloV5-V6系列，Train-Palate增加多头检测功能，Train-Key加入关键点检测算法
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    简介：Train-Palate在YoloV5-V6基础上新增了多目标检测能力，而Train-Key则引入了先进的关键点检测算法，两者共同推动了实时物体识别与定位技术的革新。 使用说明在zip压缩包的README文件中，请仔细阅读。本项目集成了yolov5(v6.0)、yolox，并添加了注意力机制和repvgg结构，支持多头检测功能。具体训练方法如下： - 多头检测训练：请运行`train_plate.py`文件进行训练。 - 命令示例： ``` $ python train_plate.py --data data/mydata.yaml --batch 256 --epochs 200 --weights weights/yolov5s.pt --imgsz 416 --device 0,1 --cfg models/yolov5s_plate.yaml --hyp data/hyps/palte_head.yaml ``` - 关键点检测训练：请运行`train_key.py`文件进行训练。 - 命令示例： ``` $ python train_key.py --data data/yolov5s_key.yaml --batch 256 --epochs 200 --weights weights/yolov5s.pt --imgsz 416 --device 0 ```
     
  • YOLOv5入门指南 简述Yolov5
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    《YOLOv5入门指南》是一份针对初学者介绍实时目标检测模型YOLOv5的基础教程。它简明扼要地概述了YOLOv5的工作原理和应用，帮助读者快速上手。 YOLOv5入门教程 本段落将对YOLOv5进行浅析，帮助读者快速了解这一先进的目标检测算法。YOLO系列算法以其速度快、准确率高的特点在计算机视觉领域广受欢迎，而YOLOv5作为该系列的最新版本，在继承前代优点的基础上进行了多项改进和优化。 首先，我们将介绍YOLOv5的基本结构与工作原理。通过理解其网络架构设计思路以及如何进行特征提取与分类回归任务，读者可以更好地掌握算法的核心思想。 接下来是实践环节，我们会详细讲解如何在本地环境中搭建YOLOv5的开发环境，并提供一些基础的数据预处理方法以供参考；同时也会分享训练模型时需要注意的一些技巧和建议。通过这些内容的学习，相信大家可以更加熟练地使用该工具来进行实际项目中的目标检测任务。 最后，在总结部分中会对整个教程进行回顾，指出目前YOLOv5存在的局限性以及未来可能的发展方向等话题。希望这篇入门文章能够帮助大家快速上手并深入理解这一强大的深度学习框架。
     
  • Yolov5-Lite
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    Yolov5-Lite是基于YOLOv5的目标检测模型的轻量化版本，旨在减少计算资源需求的同时保持较高的检测精度，适用于边缘设备和移动应用。 采用yoloV5-lite进行数字识别，在树莓派4B上进行了移植。配置好环境后可以直接使用该模型，帧率较低，大约每秒3帧左右。
     
  • Yolov5.apk
    优质
    Yolov5.apk是一款基于YOLOv5算法的移动应用程序，适用于Android设备，提供实时物体检测功能，帮助用户快速准确地识别图像或视频中的各种对象。 一个基于深度学习YOLO框架的目标检测应用可以在手机上直接安装使用。该应用精度较高且运行流畅无卡顿，用户只需选择照片即可进行检测。
     
  • Yolov5-V7.0
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    Yolov5-V7.0是一款先进的目标检测算法，基于流行的YOLO框架进行优化和升级，以提供更高效的实时物体识别性能。 Yolov5-v7.0是一款先进的目标检测模型，在性能和效率方面都有显著提升。它基于之前的版本进行了多项改进，并且在多个数据集上取得了优异的结果。该版本优化了网络结构，提高了训练速度，同时保持了高精度的特性。此外，开发者还加入了一些实用的功能来增强用户体验。
     
  • Yolov5-Weights.zip
    优质
    Yolov5-Weights.zip 是包含YOLOv5模型预训练权重的文件，适用于物体检测任务。下载后可直接使用或进一步微调以适应特定场景需求。 yolov5--weights.zip
     
  • LibTorch-YOLOv5
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    LibTorch-YOLOv5是一款基于PyTorch库实现的YOLOv5目标检测模型，适用于实时物体识别和分类任务，广泛应用于计算机视觉领域。 YOLOv5的项目团队是Ultralytics LLC公司，这家公司可能不太为人所知。但提到他们的一项著名项目，很多人应该有所耳闻，因为不少学生使用过该项目。那就是基于PyTorch复现的YOLOv3，在GitHub上按star数来看，应该是同类项目中排名第一的。