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基于ML.NET和ONNX的YOLOv5对象检测-YOLOv5-Net

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简介：
YOLOv5-Net是利用ML.NET框架并结合ONNX模型导出能力实现的一个高效目标检测项目，它基于流行的YOLOv5算法。此项目旨在为开发者提供一个灵活、高性能的对象识别解决方案，适用于多种平台和应用场合。 YOLOv5-net使用ML.NET和ONNX进行YOLOv5对象检测。

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  • 基于ML.NET和ONNX的YOLOv5对象检测-YOLOv5-Net
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    YOLOv5-Net是利用ML.NET框架并结合ONNX模型导出能力实现的一个高效目标检测项目，它基于流行的YOLOv5算法。此项目旨在为开发者提供一个灵活、高性能的对象识别解决方案，适用于多种平台和应用场合。 YOLOv5-net使用ML.NET和ONNX进行YOLOv5对象检测。
     
  • 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。
     
  • 基于Gradio的YOLOv5通用对象检测系统.zip
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    本项目提供了一个基于Gradio和YOLOv5的交互式对象检测系统。用户可以上传图片或视频，快速得到实时的对象识别结果。此资源包含详细的安装与使用说明。 基于Gradio的YOLOv5通用目标检测系统利用了Gradio库来创建一个用户友好的界面，使得非专业人员也能轻松使用YOLOv5进行目标检测任务。该系统不仅简化了模型的部署过程，还提高了用户体验，使实时图像和视频的目标识别变得更加便捷高效。
     
  • Yolov5Wpf：利用ML.NET部署YOLOV5 ONNX模型-源码
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    Yolov5Wpf项目展示了如何使用ML.NET将YOLOv5的ONNX模型集成到Windows应用程序中，提供了一个基于C#和WPF框架的源代码示例，便于机器学习模型在桌面应用中的部署与开发。 约洛夫5Wpf使用ML.NET部署YOLOV5的ONNX模型。
     
  • 基于Yolov5、ONNX和PyQt5的目标检测应用打包部署.zip
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    本项目为基于YOLOv5算法的目标检测应用，采用ONNX模型格式，并利用PyQt5进行界面开发，封装成易于使用的应用程序。 在本项目中，基于Yolov5 + onnx + PyQt5 的目标检测打包部署提供了集成的解决方案，用于将目标检测模型 Yolov5 转换为 ONNX 格式，并利用 PyQt5 进行 GUI 界面开发，实现一个可执行的应用程序。下面详细介绍其中涉及的关键技术点。 1. **Yolov5**： YOLO（You Only Look Once）是一种实时的目标检测算法，其最新版本是 Yolov5。该算法以其高效和精准的特性而闻名，尤其适合于实时场景下的目标检测任务。相较于前几代，Yolov5 在训练速度、精度及泛化能力方面都进行了优化，并采用 PyTorch 框架编写，便于模型的训练与调整。 2. **ONNX（Open Neural Network Exchange）**： ONNX 是一种开放的标准格式，允许开发者在不同的深度学习框架之间迁移和共享神经网络模型。将 Yolov5 转换为 ONNX 格式后，该模型可以运行于支持此标准的平台如 Caffe2、TensorFlow 和 MXNet 等上，从而提高跨平台兼容性并提升推理效率。 3. **PyQt5**： PyQt5 是一个用于创建图形用户界面（GUI）应用程序的强大 Python 库。在本项目中，它被用来构建友好的用户界面，使用户能够通过上传图片或视频来使用转换为 ONNX 格式的 Yolov5 模型进行目标检测操作。借助 PyQt5 提供的丰富组件和布局管理功能，开发者可以轻松定制 UI 并实现交互性。 4. **打包部署**： 将整个系统打包成一个可执行文件意味着所有依赖项都被包含其中，用户无需安装额外库或环境即可运行该程序。这通常通过使用如 PyInstaller 或 cx_Freeze 等工具来完成，这些工具能够把 Python 应用及其依赖整合为独立的单一可执行文件，便于分发和应用。 5. **流程概述**： - 利用 Yolov5 训练得到模型权重，并通过 ONNX 工具将其转换成 ONNX 格式。 - 开发一个基于 PyQt5 的 GUI 应用程序来接收用户上传的图像或视频，加载并使用已转换为 ONNX 的 Yolov5 模型执行目标检测任务，并展示结果。 - 使用打包工具（如 PyInstaller）将上述 GUI 程序及其所有依赖打包成单一可执行文件，方便在不同环境中运行。 6. **应用价值**： 这种打包部署方案对于实际应用场景非常有价值，因为它使得目标检测技术可以便捷地应用于监控系统、自动驾驶及零售业的人流分析等领域。用户只需简单运行此打包好的程序即可享受先进的目标检测功能，而无需深入了解背后的复杂算法和技术细节。 通过以上介绍可以看出，本项目结合了深度学习模型转换、GUI 设计和应用打包等多个技术领域，为基于 Yolov5 的目标检测提供了完整的解决方案。
     
  • 基于Yolov5和PyQt的检测界面
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    本项目结合了YOLOv5目标检测模型与PyQt图形界面开发库，旨在创建一个用户友好的实时物体检测应用界面。通过简洁直观的操作面板，用户能够轻松实现图像及视频中的对象识别功能，并支持自定义参数调整以优化检测效果。 使用PyQt设计一个用户友好的界面，并集成YOLOv5模型来执行目标检测。
     
  • 基于YOLOv5训练的ONNX吸烟检测模型权重文件
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    本简介提供了一个基于YOLOv5框架训练的ONNX格式吸烟检测模型。该模型已转换为ONNX标准，并包含了训练好的权重文件，适用于实时监控与分析场景中的吸烟行为识别。 使用YOLOv5训练的ONNX吸烟检测权重文件已经配置好环境，可以直接使用，并且效果非常好。
     
  • Rotation-YOLOv5: 基于YOLOv5的旋转物体检测-源码
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    Rotation-YOLOv5 是一个基于 YOLOv5 的改进版本项目，专注于提高对旋转物体的检测精度。该项目提供了完整的源代码以便于研究和开发。 旋转检测需要使用torch==1.6, shapely==1.7.1 和 opencv==4.2.0.34进行推理。您可以下载相关文件（密码为4ud5）并通过我的数据集来测试船舶的检测效果，而非DOTA。 您的模型需采用特定格式的数据集，与Yolo数据集类似，但增加了角度信息。我们定义框属性w总是长于h，并将框标签定义为(cls, c_x, c_y, 最长边, 短边, 角度)的形式。注意：我们将角度视为分类问题，在制作数据集时需将角度值加上90（即范围是[0，179）），以符合我们的定义。 修改yaml文件： - 在models/yolov5m.yaml中设置nc为您的数据集中类的数量； - 在data/wheat0.yaml中同样设置nc为您数据集中的类别数量，并且将名称项设为相应类别的名字。
     
  • 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和dlib的疲劳检测系统
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    本项目开发了一套结合YOLOv5与dlib技术的实时疲劳驾驶监测系统。通过高效目标检测及面部特征精准识别，自动评估驾驶员注意力状态，旨在提高行车安全性。 基于Python实现的疲劳检测系统利用YOLOv5与dlib对人脸进行标记，并能够识别驾驶员打哈欠（规定时间内连续三次以上视为瞌睡）、抽烟、喝水及玩手机等行为。该系统实时显示眨眼次数、眼睛闭合程度、眨眼持续时间以及张嘴情况，包括嘴巴开度的测量。 此检测工具支持两种模式：使用摄像头实时监测或对视频文件进行分析。运行`video.py`脚本可以处理名为`input.mp4`的输入视频，并生成输出结果为`output.mp4`；而通过执行`main.py`则启用电脑内置摄像头来进行监控操作。为了顺利运行，需要先配置好Python环境（建议使用PyCharm和Anaconda），并安装必要的软件包及Pytorch-GPU环境。 若不熟悉GPU的设置过程，则可以选择在CPU环境下运行程序，尽管这会导致性能有所下降。