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Yolov5 的最简推理代码。

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简介：
Yolov5 提供了极简的推理代码，并包含精简版的 models 文件夹。关于如何运用这些模型，请参考 仅需保留推理模块的代码，并移除不必要的冗余部分，即可快速完成模型部署。

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  • 最简Yolov5 推理代码
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    本项目提供了一个精简版的YOLOv5物体检测模型推理代码，旨在简化部署流程并提升运行效率，适用于快速原型开发和实际应用。 Yolov5 最简推理代码，精简版models文件夹，使用方法参见相关文章。只需包含推理部分的代码，并删除冗余内容。
     
  • 基于RK3588的Yolov5推理代码
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    本项目提供了一套基于RK3588平台和YOLOv5模型的高效物体检测推理代码，适用于多种应用场景，包括但不限于智能安防、自动驾驶等。 在rk3588上使用rknn-toolkit-lite推理自己训练的yolov5模型。此代码只能运行在板子上，关于具体的yolov5训练过程、如何导出rknn模型以及如何部署，请参考相关帖子。
     
  • YoloV5-MATLAB: 简洁的推理代码，通过运行demo.mlx实现开发
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    YoloV5-MATLAB提供简洁高效的物体检测模型推理代码。用户可通过运行demo.mlx文件快速上手，轻松进行开发与测试。 在Matlab中导入yolov5*.onnx模型进行推理（包括yolov5s.onnx、yolov5m.onnx、yolov5l.onnx、yolov5x.onnx），这些模型的原始输出维度为1*255*H*W，其他可能存在的维度形式可以稍作调整。在导入后进行检测和头部解码输出处理。
     
  • Matlab人头检测代码-YOLOV5-ONNX-Matlab：简易推理代码，仅需执行demo.mlx
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    这是一个基于YOLOv5和ONNX模型的人脸检测项目，在MATLAB中的实现。用户只需运行demo.mlx文件即可轻松进行人脸检测演示。 在MATLAB R2021a或更高版本中使用YOLOv5进行人头检测的代码概述如下：导入yolov5*.onnx模型（包括yolov5s.onnx、yolov5m.onnx、yolov5l.onnx和yolov5x.onnx），原始输出尺寸为1×255×H×W，其他尺寸格式需要稍作修改。导入ONNX函数后，在MATLAB中对模型的输出进行解码以实现检测功能。整个过程不需要额外依赖项。预训练模型可以从百度盘获取（具体链接未提供）。参考代码：nseh。
     
  • LibTorch-YOLOv5: YOLOv5的LibTorch推理实现
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    简介：LibTorch-YOLOv5是YOLOv5模型的LibTorch版本，提供高效且便携的对象检测解决方案，适用于多种设备上的实时推理。 介绍对象检测算法的LibTorch推理实现。支持GPU和CPU。 依赖关系: - Ubuntu 16.04 - CUDA 10.2 - OpenCV 3.4.12 - LibTorch 1.6.0 对于 TorchScript 模型导出，请参考官方文档的相关部分。 强制更新：开发人员需要修改原始以下代码： # line 29 model.model[-1].export = False 添加GPU支持：当前的导出脚本默认情况下使用CPU。为了支持 GPU，需对 export.py 进行如下更改: # line 28 img = torch.zeros((opt.batch_size, 3, * opt.img_size)).to(device=cuda) # line 31 model = attempt_load(opt.weight)，请确保在加载模型时指定设备为GPU。
     
  • Yolov5的最简Python示例
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    本文章提供了使用YOLOv5进行目标检测的一个极简版Python代码示例，帮助读者快速上手并理解其基本应用。 本地搭建Yolov5的最简单例子如下： 1. 使用Python 3.6.6。 2. 安装virtualenv：`pip install virtualenv` 3. 创建虚拟环境：`python -m venv venv` 4. 激活虚拟环境（适用于Windows PowerShell）：`venv/Scripts/Activate.ps1` 5. 安装依赖项：`pip install -r requirements.txt`
     
  • yolov5.zip: 使用C++进行Yolov5 ONNX模型推理
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    简介：本文提供了一个使用C++实现的YOLOv5 ONNX模型推理项目，代码位于yolov5.zip文件中，适用于需要高性能推理的应用场景。 如何将yolov5的pytorch模型转换为onnx，并使用python, c++ 和 java进行推理。
     
  • 简单的推箱子Java代码
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    这段简介描述了一个简易版本的推箱子游戏的Java实现代码。该程序允许用户在一个二维网格上移动箱子，目标是将所有箱子放置在指定位置以完成关卡挑战。 推箱子游戏的简易版源代码用Java编写，特点是简洁易懂。这段代码适合初学者学习使用。
     
  • 最简化的STM32F1代码
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    本简介介绍了STM32F1系列微控制器的基本编程方法和技巧，通过一系列精简示例代码帮助初学者快速入门。 主控是STM32F103RET6，包含LED、BEEP、DHT11以及按键代码，由于这些代码是我自己写的，请见谅。
     
  • Yolov5-Inferencing: YOLOv5 推理版，轻松获取检测结果
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    简介：YOLOv5-Inferencing是基于YOLOv5的简化推理版本，旨在提供快速简便的目标检测解决方案。用户可以轻松部署并获得准确高效的检测结果。 yolov5-inferencing：YOLOv5仅用于推理。轻松访问检测结果。