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YOLOv5-LibTorch: 使用LibTorch C++ API实现YOLOv5的实时物体检测-源码

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简介：
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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  • YOLOv5-LibTorch: 使用LibTorch C++ API实现YOLOv5的实时物体检测-源码
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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`。
     
  • 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。
     
  • LibTorch-YOLOv5
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    LibTorch-YOLOv5是一款基于PyTorch库实现的YOLOv5目标检测模型，适用于实时物体识别和分类任务，广泛应用于计算机视觉领域。 YOLOv5的项目团队是Ultralytics LLC公司，这家公司可能不太为人所知。但提到他们的一项著名项目，很多人应该有所耳闻，因为不少学生使用过该项目。那就是基于PyTorch复现的YOLOv3，在GitHub上按star数来看，应该是同类项目中排名第一的。
     
  • 基于YOLOv5与PyTorch的ROS实时物体检测-YOLOv5-ROS.rar
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    本资源提供了一个结合YOLOv5目标检测模型和ROS（机器人操作系统）的Python实现项目。利用PyTorch框架，实现在ROS环境中对视频流进行实时物体识别与跟踪功能，适用于机器人视觉应用开发。 在当前的机器人操作系统（ROS）领域里，实时目标检测技术的发展已成为推动机器人自主性和智能化的关键因素之一。YOLOv5作为You Only Look Once系列算法中的最新成员，因其速度快、精度高等特点，在实时目标检测任务中备受青睐。结合PyTorch深度学习框架，开发者能够更高效地构建和训练检测模型。将YOLOv5与ROS相结合，则可以使目标检测技术在机器人系统中得到实际应用，并大大增强机器人的环境感知能力。 本项目文件集的核心内容是实现了一个基于YOLOv5和PyTorch的ROS实时目标检测系统，利用深度学习算法实现在机器人操作平台上进行实时对象检测。YOLOv5作为核心检测算法采用端到端训练方式，在单个神经网络中直接预测目标类别与位置，从而显著提升检测速度及准确度。而PyTorch则提供了强大的张量计算能力和灵活的编程接口，便于研究人员和开发者快速实现并部署复杂模型。 在ROS框架下，实时目标检测系统能够更好地适应实际应用场景，例如自动化导航、智能监控以及工业检测等领域。通过与ROS集成，YOLOv5算法可以接收机器人传感器提供的实时数据流，并进行迅速处理以提供精准的环境感知信息。该系统涵盖的功能包括但不限于识别和跟踪移动物体、判断物体类型及估算其尺寸位置等。 文件集中的具体实现可能涉及YOLOv5模型训练过程，这需要大量标注过的图片数据集来确保准确地识别各类目标；同时也可能包含将训练好的模型集成到ROS的步骤，如加载预处理流程设计检测结果输出与ROS通信接口。这样的集成要求开发者具备一定ROS开发经验，并了解如何在该环境中部署深度学习模型。 值得注意的是，在YOLOv5和ROS结合时可能会遇到技术挑战，例如确保系统的实时性和稳定性、解决不同传感器数据同步问题以及优化系统适应多种机器人平台等。这些问题的解决需要深入了解ROS架构及YOLOv5工作原理，同时不断测试调优系统性能。 基于YOLOv5和PyTorch的ROS实时目标检测系统为机器人的环境感知能力提供了强大支持，并为未来智能机器人系统的开发应用开辟了新的可能性。通过该系统，机器人能够更好地理解周围环境并执行更复杂精准的任务。
     
  • C#中运用YOLOv5实现人体检测
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    本项目利用C#编程语言实现了YOLOv5算法对人体进行实时检测，为开发者提供了在Windows环境下高效处理图像与视频中的人体目标识别功能。 在C#中使用YOLOv5进行人体检测。
     
  • 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。
     
  • 手把手教你使用Yolov5进行物体检测-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。
     
  • 一个采用YOLOv5的ROS实时物体检测演示程序
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    本项目为基于ROS平台开发的一个实时物体检测系统，采用了先进的YOLOv5算法进行高效的目标识别与追踪。 在探讨一个基于YOLOv5的ROS实时对象检测demo之前，首先需要了解YOLOv5和ROS这两个核心概念。 YOLOv5是一系列实时物体检测算法的最新版本，在计算机视觉领域中以其速度快、准确度高的特点而闻名。YOLO代表“你只看一次”（You Only Look Once），意指它可以在单个神经网络内直接将图像像素转化为边界框和类别概率预测，无需额外处理步骤。相较于前几代，YOLOv5在速度与准确性上进一步提升，在实时视觉任务中表现出更高的效率。 另一方面，ROS（Robot Operating System）是一个灵活的框架用于编写机器人软件，并提供工具及库以帮助开发者创建复杂行为模式。它强调模块化和复用性设计原则，并支持多种编程语言，拥有庞大社区与丰富资源库支撑。利用ROS进行实时物体检测是推动机器人自动化的重要技术之一。 结合YOLOv5和ROS，一个实时对象检测demo具备了强大的能力，在如自主导航、环境监测及安全监控等实际场景中有着广泛的应用前景。通过将YOLOv5集成进ROS项目内，可以实现复杂环境中快速识别与分类物体的功能，为机器人提供即时感知支持。 具体而言，开发者需编写或修改ROS节点以整合YOLOv5模型。这包括加载训练好的权重文件、预处理输入图像、执行推理过程及解析输出结果等步骤，并将检测到的信息传递给其它ROS节点或控制器使用。通过这种方式，机器人能够实时理解其环境并作出相应反应。 在优化性能方面，由于YOLOv5具备轻量级模型设计的特点，能够在边缘设备上运行良好，这对机器人来说尤为重要。同时为了确保检测的实时性与准确性，可能需要对YOLOv5进行定制化改进如通过剪枝、量化及知识蒸馏等方法来减少模型大小并加快运算速度。 此外，还需要开发相应的可视化工具和调试接口以方便观察检测效果，并评估系统性能进而做出相应调整。基于YOLOv5的ROS实时对象检测demo整合了先进机器学习技术和机器人操作系统，是推动现代机器人技术向更高级智能化发展的关键技术之一。通过对这两者的深入研究与应用，研究人员及工程师可以开发出更为智能、高效且可靠的机器人系统。
     
  • Yolov5 实时检测与测距
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    Yolov5实时检测与测距项目采用先进的YOLOv5目标检测算法，结合深度学习技术实现实时物体识别和距离估算，适用于自动驾驶、安防监控等领域。 使用YOLOv5进行车辆实时测距的方法也可以应用于自定义模型来检测特定物体。
     
  • 基于C++和libtorch的Yolov5部署（含完整源码、说明文档及数据）.rar
    优质
    本资源提供基于C++和libtorch实现的YOLOv5模型部署代码，包含详细教程与源码，附带测试所需数据集。适合深度学习项目开发与研究使用。 资源内容包括基于C++ libtorch部署的YOLOv5完整源码、详细的说明文档以及相关数据集。 代码特点： - 参数化编程：参数设置灵活且易于更改。 - 编程思路清晰，注释详尽。 适用对象主要包括计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生，在课程设计或毕业设计中可以使用该资源进行学习与实践。 作者是一位在大厂拥有十年经验的资深算法工程师，专注于Matlab、Python、C/C++及Java等多种编程语言以及YOLO目标检测算法的研究。具备丰富的项目经验和深厚的技术积累，擅长领域包括但不限于计算机视觉技术开发、智能优化算法设计、神经网络预测模型构建、信号处理方法创新等，并在元胞自动机模拟实验、图像处理软件研发等方面有显著成果。 欢迎有兴趣的同行和学生进行交流探讨学习机会。