做购物网站收费标准,( )是网站可以提供给用户的价值,wordpress 批量加密,网页制作代码html要检测摄像头画面中有多少人#xff0c;人一排排坐着#xff0c;像教室那样。由于摄像头高度和角度的原因#xff0c;有的人会被遮挡。
yolo v5
首先需要下载yolo v5官方代码#xff0c;可以克隆或下载主分支的代码#xff0c;或者下载release中发布的。
简单说一下环境…要检测摄像头画面中有多少人人一排排坐着像教室那样。由于摄像头高度和角度的原因有的人会被遮挡。
yolo v5
首先需要下载yolo v5官方代码可以克隆或下载主分支的代码或者下载release中发布的。
简单说一下环境搭建
1.创建虚拟环境。
2.在系统中安装CUDA和cuDNN参考链接1参考链接2参考链接3有的文章说需要装有的文章说不装也行理由是后面虚拟环境中会自动装上我是装了。NVIDIA控制面板中显示的版本是你目前支持的最高版本安装小于等于它的CUDA也可以用你的显卡型号去搜索应该安装哪个版本。装好后可以看一下已安装的版本参考链接4。 3.在虚拟环境中安装对应版本的pytorch以GPU版为例旧版可以在这里下载。下载慢的话可以从终端中显示的下载链接复制到迅雷中手动下载也可以从这个官方地址手动下载然后手动安装。 4.在requirements.txt中注释掉torch和torchvision因为上一步已经装过了再pip install -r requirements.txt
5.切换到刚创建的虚拟环境测试代码调用CUDA是否正常
import torchprint(CUDA available:, torch.cuda.is_available()) # 检查CUDA是否可用
print(CUDA device count:, torch.cuda.device_count()) # 获取CUDA设备数量
print(Current CUDA device:, torch.cuda.current_device()) # 获取当前CUDA设备的索引
print(CUDA device name:, torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else No CUDA device) # 获取当前CUDA设备的名称# 打印每个CUDA设备的信息
for i in range(torch.cuda.device_count()):print(fDevice {i}: {torch.cuda.get_device_name(i)})
推理
在代码的根目录中新建weights文件夹再在readme或release中下载官方训练好的权重文件如yolov5s.pt放入weights文件夹。
官方代码中给了两个测试图片分别是/data/images/bus.jpg和/data/images/zidane.jpg
终端中进入代码根目录分别执行下面两条代码一个一个执行
python detect.py --weights ./weights/yolov5s.pt --source ./data/images/bus.jpgpython detect.py --weights ./weights/yolov5s.pt --source ./data/images/zidane.jpg 如果你自己的图片的结果不好可以基于刚才下载的权重文件继续训练。
参考链接
【手把手带你实战YOLOv5-入门篇】YOLOv5 环境安装重置版_哔哩哔哩_bilibili
【干货】两小时带你训练和使用yolov5yolov5详细教学yolov5环境配置2024年_哔哩哔哩_bilibili
未完待续
