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基于c++的嵌入式yolov5实现
基于c++的嵌入式yolov5实现
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浓烟与火焰检测的模型和C++推理代码，代码和模型可以用于安卓或iOS
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Pruned-OpenVINO-YOLO:在OpenVINO嵌入式设备上部署修剪后的YOLOv3v4v4-tinyv4-tiny-3l模型
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修剪后的OpenVINO-YOLO 先决条件 首先安装mish-cuda： : 测试平台：WIN10 + RTX3090 + CUDA11.2 如果您无法在设备上安装它，也可以尝试 开发日志 扩张 2021-2-25支持yolov4-tiny和yolov4-tiny-3l。请使用或修剪yolov4-tiny和yolov4-tiny-3l模型（提示：使用darknet调整修剪后的模型而无需加载权
毕业设计&课程设计-An example running Object (YOLOv8, YOLOv5, YOLOv3).zip
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1、资源内容：基于YOLOv7的传感器（完整源码+说明文档+数据）.rar 2、代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 3、适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计和毕业...
毕业设计&课程设计-基于yolov5的源码.zip
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优秀毕设项目：基于YOLOv5的道路标志识别系统，使用了MySQL数据库，PyQt5进行界面设计.zip
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5.可以进行嵌入式开发 ① 在要对文件进行加密解密的时候，先将文件按一定的数据结构读入内存，然后进行加密或解密操作。运算数据都读取自内存。 ② 在对加密或解密完成的数据进行写出的时候，都是将其直接写到指定好...
使用NCNN框架在Android上实现YOLOv5 C ++实现-C/C++开发
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此仓库使用腾讯的NCNN框架提供YOLOv5模型的C ++实现。 YOLOv5 NCNN实现此仓库使用腾讯的NCNN框架提供YOLOv5模型的C ++实现。 注意：当前，NCNN不支持带步的切片操作，因此我删除了切片操作，并用缩小的图像替换了输入，然后将其堆叠以匹配通道号。 这可能会稍微降低精度。 萤幕撷取画面，由腾讯的Ultralytics NCNN提供YOLOv5
c++下使用opencv部署yolov5模型 （DNN）
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yoyov5-6部署，懂得都懂， c++下使用opencv部署yolov5模型 （DNN） 参考网址下载或者自己cmake opencv文件
yolo5_class:yolov5的C ++类，方便其他C ++程序调用，懂的都懂
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yolo5_class yolov5的C ++类，方便其他C ++程序调用，懂的都懂。 懂的都懂 build文件夹放到你的build文件夹里面去
基于c++ libtorch部署yolov5完整源码+数据（高分课程设计）.zip
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基于c++ libtorch部署yolov5完整源码+数据（高分课程设计）.zip 已获导师指导并通过的97分的高分课程设计项目，可作为课程设计和期末大作业，下载即用无需修改，项目完整确保可以运行。 基于c++ libtorch部署yolov5完整源码+数据（高分课程设计）.zip 已获导师指导并通过的97分的高分课程设计项目，可作为课程设计和期末大作业，下载即用无需修改，项目完整确保可以
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收集了树莓派非常难装的torch1.5 torchvision0.6 scipy 的arm7l的.whl文件，经测试，可以运行yolov5代码。（opencv-python可以配置一些依赖环境，直接pip装，很多博客都有介绍）
Pruned-YOLO:使用模型修剪方法获得基于YOLOv5的紧凑模型Pruned-YOLOv5
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修剪YOLO 使用模型修剪方法获得紧凑模型，即基于YOLOv5的Pruned-YOLOv5。 注意： 1.该项目基于 。 首先将其安装。 然后，使用此处提供的模型配置文件（ coco_yolov5l.yaml ）和网络模块定义文件（ common.py ）替换原始的对应文件。 2.参考 ，我们还使用次梯度方法进行稀疏度训练（ sparsity.py ）。 此外，稀疏训练和微调相结合以简化修剪
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github上的YOLOV5更新较快，只有配合yaml配置文件的weight才能使用。文件中的权重和配置文件为20200706的，亲测可用。 YOLOv5速度比前代更快，在运行Tesla P100的YOLOv5 Colab笔记本中，每个图像的推理时间快至0.007秒，意味着每秒140帧（FPS）！ YOLOv5体积小，YOLOv5 s的权重文件为27MB。YOLOv4（Darknet架构）的权重
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