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Yolov5 V4.0版本Docker镜像发布 - 支持直接训练、测试与检测（适用于GPU环境，内置默认配置...）

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简介：
简介：本次发布的Yolov5 v4.0 Docker镜像专为GPU优化，集成了直接训练、测试及模型检测功能，并预设了多种常用配置，简化开发流程。 yolov5 v4.0版本的docker镜像可以直接用于训练、测试和检测（在GPU上重新训练一个模型，默认使用coco128.yaml）。分割命令为：split -b 3GB yolov5v4.0.tar yolov5v4.0.tar。合并命令为：cat yolov5v4.0.tar* > yolov5v4.0.tar。得到yolov5v4.0.tar文件后，可以通过以下命令启动docker镜像：sudo docker load -i yolov5v4.0.tar。

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  • Yolov5 V4.0版本Docker镜像发布 - 支持直接训练、测试与检测（适用于GPU环境，内置默认配置...）
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    简介：本次发布的Yolov5 v4.0 Docker镜像专为GPU优化，集成了直接训练、测试及模型检测功能，并预设了多种常用配置，简化开发流程。 yolov5 v4.0版本的docker镜像可以直接用于训练、测试和检测（在GPU上重新训练一个模型，默认使用coco128.yaml）。分割命令为：split -b 3GB yolov5v4.0.tar yolov5v4.0.tar。合并命令为：cat yolov5v4.0.tar* > yolov5v4.0.tar。得到yolov5v4.0.tar文件后，可以通过以下命令启动docker镜像：sudo docker load -i yolov5v4.0.tar。
     
  • Yolov5代码版本，含预训练模型及测试脚本，支持训练
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    简介：该资源提供YOLOv5的完整代码版本，包含预训练模型和详细的测试脚本，方便用户直接进行模型训练和验证。 yolov5配置版的代码阅读和修改不太方便，所以我整理了一个代码封装版本，这样可以更方便地阅读和修改网络结构，并且带有预训练权重。检测代码为detect_class_s.py，用于检测芒果，也可以用来训练其他目标。
     
  • Yolov5.zip：内含逾5000张标注跌倒数据集，环境配置后可直接训练
    优质
    本项目提供了一个基于YOLOv5框架的跌倒检测模型训练资源包，包含超过5000张带有标签的跌倒图像数据集。完成环境配置后，用户可以直接进行模型训练。 我已经完成了YOLOv5的环境配置，并使用包含超过5000张跌倒图像及其标签的数据集进行了训练。现在只需完成环境布置即可开始训练。 YOLOv5（You Only Look Once, Version 5）是一种实时目标检测算法，具备高速和高精度的特点，在各种计算机视觉任务中被广泛应用。它通过单一神经网络实现目标检测与分类功能，并采用全卷积网络结构将输入图像分割成网格单元，每个单元负责识别其内部的目标。 相比之前的检测方法，YOLOv5在预测过程中无需使用滑动窗口或区域提议策略，因此具有更快的速度和更高的精度。该算法适用于所有需要进行实时目标检测与分类的应用场景，尤其是那些对处理速度和大规模数据集有需求的领域如无人机、自动驾驶系统、智能监控以及机器人视觉等。 YOLOv5旨在提供一个高效且易于使用的框架来实现端到端的目标识别任务，通过减少传统方法中的多个步骤从而提高整体性能。
     
  • epel.repo镜像环境配置
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    简介：本文介绍如何在Linux系统中配置EPEL（Extra Packages for Enterprise Linux）仓库的镜像源，详细步骤包括安装所需的软件包和编辑repo文件以使用国内镜像服务器。 阿里云提供了EPEL（Extra Packages for Enterprise Linux）镜像服务，方便用户快速安装额外的软件包。这些镜像可以帮助提高下载速度并减少带宽使用量。 对于需要在Linux系统中添加更多开源项目支持的企业和个人而言，此服务非常有用。通过利用阿里云提供的EPEL源配置方法，可以轻松地将操作系统升级到最新版本或安装最新的应用软件和库文件。
     
  • Unity设置发布环境配置
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    本教程详细介绍如何在Unity引擎中设置和优化发布环境配置，涵盖平台选择、构建设定及性能调优等关键步骤。 文件内包含以下内容的下载链接：1、Unity Android SDK 2、Unity Android JDK。
     
  • 可用于YOLOv5直接训练的车牌检测数据集
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    本数据集专为YOLOv5设计，包含大量标注清晰的车牌图像，适用于快速高效的车辆牌照识别模型训练与优化。 车牌检测数据集可以用于YOLOv5的直接训练。
     
  • 详解CentOS 7下Docker镜像配置Java运行环境
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    本文章详细介绍在CentOS 7操作系统中使用Docker技术搭建Java开发环境的具体步骤与方法。 基于Docker官网的CentOS 7镜像配置Java运行环境，自行安装JDK和Tomcat，并解决Docker容器与宿主机时间不一致的问题。
     
  • 使用Docker配置Redis环境
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    本教程详细介绍了如何利用Docker快速简便地搭建和管理Redis数据库环境，适合开发者学习与实践。 Redis配置文件是用于设置Redis服务器参数的重要文件。通过该文件可以调整内存使用、持久化策略以及其他运行时选项。正确的配置能够显著提升性能并确保数据的安全性与可靠性。在编辑此文件前，建议熟悉各个配置项的作用和默认值以避免潜在问题的出现。
     
  • 详解CentOS 7下Docker镜像的Java运行环境配置
    优质
    本文详细介绍在CentOS 7操作系统中使用Docker搭建Java开发环境的过程与技巧，包括安装配置Docker、创建并优化Java应用的Docker镜像等实用内容。适合初学者快速上手。 1. 拉取 CentOS 镜像 ```shell docker pull centos:7 ``` 2. 基于拉取到的镜像运行一个容器 ```shell docker run -it --name mycentos centos:7 /bin/bash ``` 运行起来就直接进入了容器的交互界面。 3. 容器中安装 JDK。 首先查询可用的 JDK 版本： ```shell yum search java | grep jdk ``` 根据搜索到的结果选择合适的版本进行安装，例如： ```shell yum install java-1.7.0-openjdk ``` 安装完成后可以不配置环境变量，因为通常会自动设置好。使用以下命令测试 JDK 是否安装成功： ```shell java -version ``` 如果正常显示 Java 版本信息，则表示安装成功。