## 环境
·win + pycharm
·sahi==0.8.4
·yolov5==5.0
·pytorch==1.7.1+cu101
```commandline
# 安装gpu版torch和torchvision
pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
#
pip install yolov5
pip install sahi==0.8.4
pip install fiftyone imantics
```
## RUN
1. git clone https://github.com/kivenyangming/SAHI-yolov5.git
2. tree:\
main.py\
README.md\
samll-vehicles1.jpg\
yolov5s6.pt
3. vim main.py:
```commandline
line4: yolov5_model_path = yolov5_model_path = "C:\\Users\\kiven\\Desktop\\SAHI\\yolov5s6.pt" # 放置你的权重地址
line10: device="cuda:0", # or 'cpu'
```
4. please change your path and divice
5. python main.py
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
温馨提示
<项目介绍> 使用SAHI模块完成超分辨率以及小目标检测是应用示例python源码含项目说明 - 不懂运行,下载完可以私聊问,可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------
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SAHI-yolov5-main.zip (4个子文件)
SAHI-yolov5-main
yolov5s6.pt 24.57MB
main.py 1KB
README.md 769B
small-vehicles1.jpg 437KB
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机智的程序员zero
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