yolov5

2023-03-26 · 阅读 3433 · 字数 488

从 roboflow 标注数据之后，导出的 YOLO v5 PyTorch 配置文件 YAML 格式 (TXT annotations and YAML config used with YOLOv5)，里面的文件路径非常不友好，每次都需要修改调整。 特别是要上传到 colab 训练，在 google drive 里在线修改 yaml 文件非常麻烦。因为为了防止 Exception: Dataset not found 我都是用的绝对路径。 我的疑问是，是否存在一种路径组织方式可以同时满足本地和线上 (colab / kaggle)，不需要来回改本地绝对路径。 周末陪我妈在毓璜顶医院排队做 ...

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2023-03-29 · 阅读 2832 · 字数 560

TFLite 是 TensorFlow Lite 的缩写。TFLite 在 Android 上的运行速度更快，因为它专门针对移动设备进行了优化。但是，最后我发现我实在找不到在 Android 上执行 yolov5 TFLite 模型的示例，转而使用 pytorch mobile 的 torchscript lite 模型实现了在 Android 上的目标检测。 虽然没有在 Android 上用 tflite 模型实现功能，但是记录一下导出 tflite 模型的操作方法。 导出命令 python export.py --weights yolov5s.pt --include tflite ...

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2023-04-03 · 阅读 3925 · 字数 808

由于 yolov5 相关的 TensorFlow Lite 示例代码太少，而且都是旧版本的示例，导致我完全不知道怎么上手。 所以转投 pytorch mobile 的方案，主要是 facebook 官方的示例代码非常完整，且清晰明了，容易修改。 再就是国内 Android 手机普遍不能使用 google play 的服务，所以 TensorFlow lite 安装包小的优势也就没有了。至于性能，暂时没有要求，而且实测来看，pytorch mobile 的识别速度就非常快，几乎瞬间完成，没有做计时，估计也是几十毫秒的范围，已经很满意了。 识别效果 以识别照片中小麦穗数量为例： 导出 pytor ...

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2023-03-30 · 阅读 2994 · 字数 349

参考前文，用 yolov5 的 pytorch torchscript lite 模型开发了一个多物体检测的 Android APP。 调试完成之后，进行编译打包 Generate Signed Bundle/APK。 然而，编译后的 APK 文件大小让我大吃一惊，足足有 240M。 使用 Android Studio 自带的 Build - Analyze APK 功能的分析结果： 好在不是面向 C 端的产品，否则估计没有几个人愿意下载这么大的 App，仅仅为了一个图像识别功能。 巨大的 apk 文件 torchscript lite 模型 model 文件大小：23M libpytor ...

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2023-12-16 · 阅读 1567 · 字数 294

Google Colab 地址 使用 Colab 能利用 Google 免费提供的 GPU 资源，快速进行模型训练。比在我的弱鸡笔记本上训练，能节省大量时间。 在 Colab 上新建一个项目 https://colab.research.google.com 或者可以考虑继续沿用之前的项目。 安装 yolov5 新建一个代码块 #clone YOLOv5 and !git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone repo %cd yolov5 %pip install -qr requirements.txt # install ...

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