目标检测

目标检测 YOLOv5 - Sample Assignment flyfish target是通过标注数据构建的 例如包括 目标的类别，目标的位置这些已知内容。 BBox就是bounding box，边框。 ta

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 前言 【个人学习笔记记录，如有错误，请指正！】 一、锚框 理解锚框之前，我们需

常见问题： 1、路径问题： 推荐直接使用绝对路径，将其复制到自己所需要的路径下，然后记得该单斜杠“\”为双斜杠“\\” 2、30系列显卡环境配置深度学习环境配置8——（3

两个关于yolo-fastest的资料 https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-FastestV2/ https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest

1. 引言 最近整理了YOLO系列相关论文阅读笔记,发现仅仅靠阅读论文还是有很多内容一知半解,吃得不是很透彻. 尽管网络上有很多博客都在讲解,但是很多实现细节细究起来还是有些困难. 俗话说的好: Talk is cheap. Show me

坚持写博客💪，分享自己的在学习、工作中的所得 给自己做备忘对知识点记录、总结，加深理解给有需要的人一些帮助，少踩一个坑，多走几步路 尽量以合适的方式排版，图文

学了蛮久的目标检测了，但是有好多细节总是忘或者模棱两可，感觉有必要写博客记录一下学习笔记和一些心得，既可以加深印象又可以方便他人。博客内容集成自各大学习资源，所以图片也就不加水印了&#xf

使用TensorRT和DeepStream的YOLOv5的Jetson Nano部署  课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/32451 PyTorch版的YOLOv5是高性能的实时目

VOC目标检测数据集的格式 其中图片存放在JPEGImages文件夹中，标注是xml文件，存储在Annotations文件中 关于train集和val集的txt划分存放在ImageSets文件夹下面的Main文件

识别效果 训练20000次 数据集 下载，https://download.csdn.net/download/qq_38641985/18963935 图片 标记 参考 https://github.com/theAIG