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手把手教你使用Yolov5进行物体检测-yolov5-master.zip

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简介:
本教程详细指导如何利用YOLOv5框架进行高效的物体检测任务,并提供完整的代码和模型文件(yolov5-master.zip),适合初学者快速上手。 手把手教你进行物体检测的源码编写、数据准备以及模型训练。

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  • 使Yolov5-yolov5-master.zip
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    本教程详细指导如何利用YOLOv5框架进行高效的物体检测任务,并提供完整的代码和模型文件(yolov5-master.zip),适合初学者快速上手。 手把手教你进行物体检测的源码编写、数据准备以及模型训练。
  • 实战YOLOv5.zip
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    本资料深入浅出地讲解了如何实战应用热门目标检测模型YOLOv5,包含安装环境、代码解读及项目实践等内容。适合机器学习爱好者和开发者参考使用。 简介手部带你实战YOLOv5课程的代码仓库学地址完整课程均发布在B站,包括入门篇、拓展篇、进阶篇、部署篇四个篇章,详细内容如下: **YOLOv5 入门篇** - YOLOv5 环境安装 - YOLOv5 环境安装补充 - YOLOv5 模型推理 - YOLOv5 数据集构建 - YOLOv5 模型训练 - YOLOv5 PySide6用户界面 - YOLOv5 Gradio搭建Web GUI **YOLOv5 拓展篇** - 使用AutoDL服务器进行训练 - Pycharm基本使用与AutoDL服务器连接 - Vscode基本使用与AutoDL服务器连接 **YOLOv5 进阶篇** - YOLOv5模型结构与构建原理 - YOLOv5 修改网络结构——以C2f为例 - YOLOv5引入注意力机制——以SE为例 - YOLOv5替换主干网络——以MobileNet为例 **YOLOv5 部署篇** - TensorRT环境安装与配置 - 正确使用TensorRT进行推理加速 - Torchhub模型预测使用进阶 - 基于Flask的YOLOv5项目部署
  • 使VS2010 MFC串口调试
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    本教程详细讲解如何在VS2010环境下利用MFC框架进行串口通信开发与调试,适合初学者快速上手。 本段落将深入探讨如何使用Visual Studio 2010及MFC(Microsoft Foundation Classes)库构建一个串口调试助手。串口通信是计算机与其它设备间传输数据的基本方式,广泛应用于嵌入式系统、工业自动化以及各种调试场景。 首先需要了解MFC。它是微软为Windows应用程序开发提供的一套C++类库,封装了Windows API,使开发者能够更方便地创建用户界面、处理消息和管理文件等操作。在VS2010中,MFC提供了强大的框架用于构建桌面应用。 要创建串口调试助手,请遵循以下步骤: 1. **设置项目**:打开Visual Studio 2010,在“文件”菜单下选择“新建”,然后选中“项目”。从模板列表里找到MFC应用程序,并为新项目命名,指定其保存位置。 2. **选择应用类型**:在向导界面内,决定选用单文档接口(SDI)或多个文档接口(MDI)。对于简单的串口调试助手来说,SDI可能就足够了。 3. **添加串口类**:MFC没有内置的串口处理功能,因此需要自定义一个。可以继承CObject类,并加入必要的成员变量如`m_hComm`(句柄)、波特率设置、数据位数以及奇偶校验等选项。同时编写打开关闭读写及配置串口的方法。 4. **实现串行通信**:利用Windows API函数,比如CreateFile, SetCommState, EscapeCommFunction, ReadFile和WriteFile来完成对串口的操作,包括创建文件、设置状态信息以及数据传输功能。 5. **用户界面设计**:使用MFC资源编辑器搭建UI。通常需要包含一个选择串行端口的下拉菜单,波特率设定控件,还有用于发送与接收文本框的数据位数和奇偶校验等选项。此外还需要添加如“打开”、“关闭”及“发送数据”的按钮,并将它们的功能绑定到相应的字符串类方法。 6. **消息处理**:在MFC框架内,重写视图类的`OnCommand`函数以响应用户界面事件;利用CEdit控件的SetWindowText函数更新接收文本框实时显示接收到的数据。 7. **错误处理**:确保每个可能出错的地方都有适当的检查和应对机制,如使用GetLastError获取错误代码,并通过AfxMessageBox展示给用户。 8. **调试与测试**:连接实际设备或模拟串口通信来验证程序的正确性。确认所有功能正常运行,包括打开/关闭端口、设置参数及发送接收数据等。 9. **优化和扩展**:根据需要增加更多特性,例如保存加载配置文件、日志记录以及解析格式化接收到的数据。 通过这些步骤可以构建一个完整的串行调试助手。这个工具对于软件开发人员来说是调试代码的好帮手;同时也能帮助工程技术人员进行硬件测试及故障排除工作。MFC的应用使得整个过程更加直观高效,显著降低了难度。实际操作中可以根据具体需求调整上述流程以满足特定项目要求。
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    本项目使用LibTorch C++ API实现了YOLOv5的实时物体检测功能,提供了高效的源代码,适用于需要高性能计算环境的应用场景。 YOLOv5 LibTorch 通过LibTorch C++ API部署YOLOv5进行实时对象检测环境Ubuntu 18.04 OpenCV 3.2.0 LibTorch 1.6.0 CMake 3.10.2入门安装OpenCV。使用以下命令安装OpenCV:`sudo apt-get install libopencv-dev` 安装LibTorch,下载地址为 https://download.pytorch.org/libtorch/nightly/cpu/libtorch-shared-with-deps-latest.zip ,解压后得到libtorch文件夹 编辑“CMakeLists.txt”以正确配置OpenCV和LibTorch。编译并运行:进入build目录 `cd build`,然后执行以下命令依次进行配置、构建和运行程序 `cmake ..`, `make` 和 `./../bin/YOLOv5`。
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