# pip install -r requirements.txt
# base ----------------------------------------
matplotlib>=3.2.2
numpy>=1.18.5
opencv-python>=4.1.2
Pillow
PyYAML>=5.3.1
scipy>=1.4.1
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】 基于深度学习YOLOv5算法实现的多镜头实时目标检测python源码.zip基于深度学习YOLOv5算法实现的多镜头实时目标检测python源码.zip基于深度学习YOLOv5算法实现的多镜头实时目标检测python源码.zip基于深度学习YOLOv5算法实现的多镜头实时目标检测python源码.zip基于深度学习YOLOv5算法实现的多镜头实时目标检测python源码.zip基于深度学习YOLOv5算法实现的多镜头实时目标检测python源码.zip基于深度学习YOLOv5算法实现的多镜头实时目标检测python源码.zip基于深度学习YOLOv5算法实现的多镜头实 【备注】 该项目是个人毕设/课设/大作业项目,代码都经过严格调试测试,功能ok才上传,可快速上手运行!欢迎下载使用,若遇到问题请及时私信沟通,帮助解决。 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,可直接作为期末课程设计、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!基础还可以,动手能力强的也可做二次开发,以实现不同的功能。 欢迎下载使用,也欢迎交流学习!
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基于深度学习YOLOv5算法实现的多镜头实时目标检测python源码.zip (99个子文件)
camera.py 8KB
web_main.py 4KB
app.py 153B
weights
best.pt 69.04MB
download_weights.sh 277B
data
coco128.yaml 2KB
argoverse_hd.yaml 849B
hyp.finetune.yaml 846B
coco.yaml 2KB
images
zidane.jpg 165KB
bus.jpg 476KB
voc.yaml 738B
hyp.scratch.yaml 2KB
scripts
get_argoverse_hd.sh 2KB
get_voc.sh 4KB
get_coco.sh 963B
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 25KB
wandb_logging
__init__.py 0B
log_dataset.py 819B
wandb_utils.py 16KB
activations.py 2KB
google_app_engine
Dockerfile 821B
app.yaml 173B
additional_requirements.txt 105B
plots.py 18KB
datasets.py 44KB
__pycache__
general.cpython-37.pyc 20KB
plots.cpython-36.pyc 16KB
general.cpython-36.pyc 20KB
datasets.cpython-36.pyc 33KB
torch_utils.cpython-36.pyc 11KB
plots.cpython-37.pyc 16KB
datasets.cpython-37.pyc 33KB
google_utils.cpython-37.pyc 3KB
metrics.cpython-37.pyc 7KB
google_utils.cpython-36.pyc 3KB
torch_utils.cpython-37.pyc 11KB
__init__.cpython-37.pyc 135B
__init__.cpython-36.pyc 131B
autoanchor.cpython-36.pyc 6KB
metrics.cpython-36.pyc 7KB
torch_utils.py 12KB
yolov5.py 5KB
templates
index.html 888B
.idea
misc.xml 298B
inspectionProfiles
Project_Default.xml 6KB
profiles_settings.xml 174B
yolov5-flask.iml 737B
modules.xml 276B
.gitignore 176B
yolov5_config.json 223B
test.png 152KB
requirements.txt 566B
models
hub
yolov5x6.yaml 2KB
anchors.yaml 3KB
yolov5-p2.yaml 2KB
yolov5-panet.yaml 1KB
yolov5s6.yaml 2KB
yolov3.yaml 1KB
yolov5-p6.yaml 2KB
yolov5-p7.yaml 2KB
yolov5l6.yaml 2KB
yolov5m6.yaml 2KB
yolov3-spp.yaml 1KB
yolov3-tiny.yaml 1KB
yolov5-fpn.yaml 1KB
yolov5s-transformer.yaml 1KB
__init__.py 0B
export.py 4KB
yolov5m.yaml 1KB
yolov5s.yaml 1KB
yolov5l.yaml 1KB
common.py 16KB
experimental.py 5KB
__pycache__
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experimental.cpython-37.pyc 6KB
__init__.cpython-37.pyc 136B
__init__.cpython-36.pyc 132B
common.cpython-37.pyc 18KB
yolov5x.yaml 1KB
yolo.py 12KB
__pycache__
camera.cpython-37.pyc 7KB
yolov5.cpython-36.pyc 4KB
app.cpython-36.pyc 351B
camera.cpython-36.pyc 7KB
app.cpython-37.pyc 355B
web_main.cpython-36.pyc 3KB
weights.zip 63.8MB
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