【目标检测】YOLOv5代码解读、训练、树莓派部署、以及OpenVINO加速

AI视频小助理:
一、关于ROLV5的相关内容，包括其适合移动部署和模型小的特点，以及其结构中的focus结构和与yo v4的对比。 00:01 - 解读论文，YOLOv57.0版本更新，但一直未发布。 00:21 - YOLOv5适合移动部署，模型小速度快，与YOLOv4相比。 05:34 - YOLOv5结构对比，使用了YOLOv4中的一些方法，包括BOFPHOEBUS等。 二、一个网络结构和相关代码，包括卷积、BN、激活等操作，以及模块的重复和通道的设置。同时还介绍了火焰识别的数据集和训练过程。 08:22 - 讲解网络结构，包括botnet book botnet瓶颈成R和平整成R的结构 10:09 - 讲解YML文件，包括分类数量、模块重复次数和通道重复次数等参数 15:11 - 讲解C3模块，包括卷积、BNSILU、botnet和contact等结构，以及前向传播过程 三、神经网络中一些结构和算法的具体实现，包括卷积、上采样、拼接等操作，以及不同模型的配置文件的区别和编号的联系。 16:43 - 将序列拼接成模块，写一个for循环放到bottle net中 19:37 - 模型的深度由mute mutable mutable控制，通道数由wife metal控制 21:08 - BBB是骨干网络，head部分通过卷积上采样contact contact c3C三拼接而成 四、如何准备数据集进行训练，并详细讲解了如何使用label i m g工具进行标注，以及如何在yo v5中安装所需的设备等。 25:10 - 讲解网络结构和训练，需要配置环境和数据集 28:34 - 安装label mg工具，使用它来标注数据集 33:16 - 安装YOLOv5，建议在安装时使用requirements txt文件 五、在安装GPU版本的PYTORCH前，需要先卸载CPU版本，并将数据集和配置文件放在同一级目录下，然后修改配置文件中的pf和puff等参数，最后复制粘贴代码进行训练。 33:20 - 提前安装GPU版本的PYTORCH，否则默认安装CPU版本 35:13 - 在data文件夹中 --本内容由AI视频小助理生成，关注解锁AI助理，由@子夜ha 召唤发送

亚托梨:
大佬，我下载requirement这个依赖库老是失败怎么办

搜神:
树莓派4B，8G跑yolov5如何？yolov8又如何？

【回复】回复 @Leo在这 : 求教程yolov8 onnx模型部署树莓派
提壶绿蚁下江南:
终于开始更新YOLO系列了，还以为你忘了[打call]