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tensorrtx-yolov5-5.0.tar.gz

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简介：
TensorRTX-YOLOv5-5.0是一款基于TensorRT优化的YOLOv5目标检测模型，适用于高性能推理需求场景，提供快速、轻量级且高效的对象识别解决方案。 tensorrtx-yolov5-v5.0.tar.gz是一款与YOLOv5相关的TensorRT优化版本的压缩文件。

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  • tensorrtx-yolov5-5.0.tar.gz
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    TensorRTX-YOLOv5-5.0是一款基于TensorRT优化的YOLOv5目标检测模型，适用于高性能推理需求场景，提供快速、轻量级且高效的对象识别解决方案。 tensorrtx-yolov5-v5.0.tar.gz是一款与YOLOv5相关的TensorRT优化版本的压缩文件。
     
  • TensorRTX-YOLOv5-成功编译的CMakeLists.zip
    优质
    本资源包提供了TensorRT与YOLOv5结合使用的CMakeLists.txt文件，助力用户在NVIDIA GPU上高效编译和部署高性能目标检测应用。 成功编译的TensorRTX-YOLOv5项目的CMakeLists文件可以用于将YOLOv5模型优化并集成到NVIDIA TensorRT环境中，从而实现高性能的实时目标检测应用。此配置文件支持多种硬件平台，并且能够有效减少推理时间，提高计算效率。
     
  • 基于 TensorRTX 的 YOLOv5 和 DCNV2 实现
    优质
    本项目采用TensorRTX优化YOLOv5和DCNV2模型，显著提升推理速度与效率，适用于高性能计算需求场景。 将 yolov5x 的 yaml 文件中的 backbone 部分的前3层 conv 改成 dcnconv 以实现 tensorrt 推理。 backbone: # [from, number, module, args] [[ -1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2] ], # 0-P1/2 [ -1, 1, DCN, [128, 3, 2] ], # 1-P2/4 [ -1, 3, C3, [128] ], [ -1, 1, DCN, [256, 3, 2] ], # 3-P3/8 [ -1, 6, C3, [256] ], [ -1, 1, DCN, [512, 3, 2] ], # 5-P4/16 [ -1, 9, C3, [512] ], [ -1, 1, Conv, [1024, 3, 2] ], # 7-P5/32 [ -1, 3, C3, [1024] ], [ -1, 1, SPPF, [1024, 5] ]] # 9
     
  • Zabbix 5.0.tar.gz
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    Zabbix 5.0.tar.gz 是 Zabbix 开源监控系统版本5.0的源代码压缩包，用于高效地监测各类IT基础设施，支持广泛的配置选项和高度可定制的通知机制。 在Zabbix 5.0版本的本地仓库源解压到Linux服务器上后，将zabbix.repo文件移动到yum.repos.d目录下，并重建Yum缓存，这样就无需从官网下载组件了，效率非常高。
     
  • 在Windows 10上从零开始部署YOLOV5（使用TensorRTX和CMakeLists文件）
    优质
    本教程详细介绍如何在Windows 10环境下搭建YOLOv5深度学习框架，涵盖TensorRTX优化及CMakeLists配置，适合初学者入门。 内容概要：本段落介绍了一个专为在Windows 10上部署YOLOv5模型（使用tensorrtx）而设计的CMakeLists.txt文件。该文件详细描述了如何配置所需的库路径，以确保YOLOv5模型能够正确地进行部署和执行。 主要特点包括： - 项目名称设定为yolov5。 - 定义并指定了OpenCV和TensorRT的相关路径，用户需根据自身环境做相应调整。 - 开启CUDA语言支持，并且不需要在Visual Studio中单独配置CUDA路径。 - 包含了对OpenCV库的查找与链接步骤。 - 指定多个源文件及头文件用于编译过程。 - 链接了一系列必要的库，如nvinfer、nvinfer_plugin、OpenCV库以及CUDA和线程库。 本段落适合那些希望在Windows 10上使用TensorRT部署YOLOv5模型的开发者阅读。建议读者在利用此CMakeLists.txt文件前先确保已安装所有必需的依赖项，并根据自身系统环境修改指定路径信息，同时仔细核对所有的库及头文件路径以保证其准确性。
     
  • fping-5.0.tar.gz版本更新包
    优质
    fping-5.0.tar.gz 是一个包含 fping 工具最新功能和改进的源代码压缩包，适用于需要进行网络诊断和监控的技术人员。 在IT行业中，网络监控是一个至关重要的任务。Zabbix作为一个开源的企业级解决方案，能够监控各种参数以确保系统的正常运行。然而，在使用ICMP（Internet Control Message Protocol）进行网络探测的过程中，可能会遇到“file no output”的错误提示。这通常意味着Zabbix无法正确地执行或接收来自fping的输出结果。 为了解决这个问题，需要升级到最新版的fping。这里提供的文件是fping-5.0.tar.gz，这是一个源代码包，需编译后才能在系统上安装和使用。以下是详细的步骤说明： 1. **解压源代码**： 在终端中输入以下命令以解压缩`.tar.gz`文件。 ``` tar -zxvf fping-5.0.tar.gz ``` 这会创建一个名为`fping-5.0`的目录，包含所有源代码文件。 2. **进入源代码目录**： 使用下面的命令进入解压后的目录： ``` cd fping-5.0 ``` 3. **配置编译环境**： 在执行编译之前，需要通过运行`./configure`脚本来检查系统环境并生成Makefile。确保已安装了必要的依赖项如`gcc`和`make`工具。 ``` ./configure ``` 如果没有错误信息，则会为你的系统创建一个定制的Makefile。 4. **编译源代码**： 使用以下命令来编译源代码： ``` make ``` 编译完成后，会在当前目录下生成可执行文件`fping`。 5. **安装编译后的fping**： 需要使用管理员权限将新版本的fping移动到系统路径中。 ``` sudo make install ``` 6. **验证安装**： 安装完成后，可以通过运行命令来测试是否成功。例如，可以尝试探测一个IP地址或域名： ``` fping google.com ``` 7. **更新Zabbix配置**： 需要确保Zabbix服务器的fping路径指向新版本的位置，或者将新版的fping添加到系统的PATH环境变量中。 通过上述步骤，我们解决了在使用ICMP时遇到的问题，并成功安装了新的fping版本。这不仅修复了错误，还提升了网络监控效率和稳定性。对于任何监控系统而言，保持软件更新是确保其有效性和可靠性的关键。
     
  • 训练好的YOLOv5口罩检测模型 yolov5-master-5.0-mask.rar
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    本资源提供一个基于YOLOv5架构、专门用于口罩佩戴情况检测的预训练模型。该模型能够高效准确地识别图像中的人脸及其口罩佩戴状态，适用于疫情防控等多种场景下的应用需求。下载后请解压文件yolov5-master-5.0-mask.rar进行使用。 训练好的YOLOv5口罩检测模型，在配置好环境后可以直接运行。使用几千张数据进行了150轮的训练，最终得到的权重文件使得mAP达到了90%以上。PR曲线等图保存在runs文件夹中。配置好YOLOv5的环境之后就可以直接进行数据集和检测结果的操作了。
     
  • Yolov5源码注释指南.tar.gz
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    《Yolov5源码注释指南》是一份详细的解剖手册，为开发者提供全面的代码解读与指导，帮助深入理解YOLOv5模型架构和实现细节。 yolov5源码参考的GitHub地址提供了详细的环境配置指南。
     
  • Visdrone数据集上训练的YOLOv5-v5.0模型权重(yolov5-5.0-visdrone.zip)
    优质
    这段简介可以这样写：yolov5-5.0-visdrone.zip包含了在VisDrone数据集上经过充分训练的YOLOv5版本5.0模型权重，适用于无人机相关的视觉任务。 Visdrone数据集YOLOv5训练权重包括两个模型：YOLOv5s-visdrone.pt 和 yolov5m-visdrone.pt，还包括各种训练曲线、相关场景测试视频以及yolov5-5.0的代码。