# pip install -r requirements.txt
# base ----------------------------------------
Cython
matplotlib>=3.2.2
numpy>=1.18.5
opencv-python>=4.1.2
Pillow
PyYAML>=5.3.1
scipy>=1.4.1
torch>=1.7.0
torchvision>=0.8.1
tqdm>=4.41.0
# logging -------------------------------------
tensorboard>=2.4.1
# wandb
# plotting ------------------------------------
seaborn>=0.11.0
pandas
# export --------------------------------------
# coremltools>=4.1
# onnx>=1.8.1
# scikit-learn==0.19.2 # for coreml quantization
# extras --------------------------------------
thop # FLOPS computation
pycocotools>=2.0 # COCO mAP
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【资源介绍】 YOLOv5算法移植部署RK3399Pro开发板及pytorch模型转ONNX转RKNN(带说明文档).zip YOLOv5算法移植部署RK3399Pro开发板及pytorch模型转ONNX转RKNN(带说明文档).zip YOLOv5算法移植部署RK3399Pro开发板及pytorch模型转ONNX转RKNN(带说明文档).zip YOLOv5算法移植部署RK3399Pro开发板及pytorch模型转ONNX转RKNN(带说明文档).zip YOLOv5算法移植部署RK3399Pro开发板及pytorch模型转ONNX转RKNN(带说明文档).zipYOLOv5算法移植部署RK3399Pro开发板及pytorch模型转ONNX转RKNN(带说明文档).zip YOLOv5算法移植部署RK3399Pro开发板及pytorch模型转ONNX转RKNN(带说明文档).zip 【备注】 该项目是个人毕设项目,答辩评审分达到95分,代码都经过调试测试,确保可以运行!欢迎下载使用,可用于小白学习、进阶。 该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用,亦可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。 项目整体具有较高的学习借鉴价值!基础能力强的可以在此基础上修改调整,以实现不同的功能。 欢迎下载交流,互相学习,共同进步!
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rknn2precompile.py 587B
.github
dependabot.yml 201B
ISSUE_TEMPLATE
question.md 140B
feature-request.md 737B
bug-report.md 2KB
workflows
rebase.yml 542B
greetings.yml 5KB
codeql-analysis.yml 2KB
ci-testing.yml 3KB
stale.yml 852B
weights
download_weights.sh 277B
LICENSE 34KB
hubconf.py 5KB
rknn_detect
rknn_detect_for_yolov5_original.py 9KB
models
yolov5_rknn_640x640.yaml 383B
utils
__init__.py 0B
google_utils.py 5KB
loss.py 9KB
metrics.py 9KB
aws
__init__.py 0B
userdata.sh 1KB
mime.sh 780B
resume.py 1KB
autoanchor.py 7KB
general.py 24KB
wandb_logging
__init__.py 0B
log_dataset.py 809B
wandb_utils.py 14KB
activations.py 2KB
google_app_engine
Dockerfile 821B
app.yaml 173B
additional_requirements.txt 105B
plots.py 18KB
datasets.py 43KB
torch_utils.py 12KB
Dockerfile 2KB
使用说明.md 6KB
requirements.txt 606B
models
hub
yolov5x6.yaml 2KB
anchors.yaml 3KB
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