Nesne Tespiti(物体检测)；foto¨Ÿraflardaki，video olardaki ve gerçek zamanl­ek zamanl­？gçlerdeki nesneleri tesbitetmeye odaklanan bilgisayarl­？gçrÓve gçráránt？iãŸleme ile ilgili Bir bilgisayar tekinolojisidir.(对象检测)；foto？？nespiti raflardaki，video olardaki ve ger­ek zamanlèek g.lerdeki nesneleri tesbitetmeye odaklanan bilgisayar tekinolojisidir.更快的R-CNN，单镜头探测器(SSD)VVYOLO(您只需看一次)Gibi Bir§ok nesne tespiti algoritmalar±gãzde kullanä±lmaktadä？r.(您只需看一次)Gibi Bir§ok nesne tespiti Algoritmalar±gãzde kullanä±lmaktadä？r

您可以使用Ÿ语言(包围框)来搜索最小的边界框(包围框)，其中包括最小的边界框(包围框)和最小的边界框(包围框)，其中包括最小的边界框、最小边界框、边界框和边界框。您可以在这里观看视频播放的视频，您也可以在视频中看到您的视频和其他视频，您可以在视频中看到您的视频，您可以在这里看到您的视频，您可以在这里看到您的视频，您可以在这里看到您的视频，您也可以在这里看到您的视频，您可以在这里看到您的视频和视频。�u Ana Kadar yay？nlanan YOLO versiyonlar？Darknet framework？zerindeç§al？？ŸMaktayd？ancak；YOLOv5 PyTorch framework？Ÿan ilk YOLO model i oldu？(YOLOv5 PyTorch框架和类似的YOLO模型？首页–期刊主要分类–期刊细介绍–期刊题录与文摘–期刊详细文摘内容Glenn Jocher Utralytics

YOLOv5 Modelleri

YOLOv5 kullan ae±cullan e.lar­na s，m，l ve x olmakçzere 4 faklére\r.Her Biri aãŸa­ŸAre­da gçrm­Ÿoldu­Ÿunuz Gibi Farklä？TESTPIT do­Ÿruluk deüŸERI ve performance ans are？sunuyor.

但是，您可以使用Modelinizi nas，YOLOv5 ile model inizi nasŸitŸimizi ve gerger au§ek zamanl e.tahmini nas ae，l yapt ae，Ÿe.mézékeéŸfedeceksinizğŸšEUROURE。

o Halde Hmen baáŸLayalä？m！

但是，ŸItimde Itimley Echase-ŸImiz ad-Mlar

• Veri setini haz？±rlama
• Ortam(环境)Kurulumu：YOLOv5Gereksinimlerinin Indirilmesi
• YAMLUZANT±L AULAR DIOSYALAR±N D AUZENLEMES(YAML UZANT±L AUAL)
• Ÿitimi建模
• EüŸitimi gçrselleäŸtirme
• EéŸittiéŸimiz model imiz ile Nesne Tespiti

但是，Ÿitimde，Kendi veri setimiz ile nas，KendiLabelImg

Etiketleme bittikten sonra verilerinizi i i stetikten sonra verilerinizi is stedieŸiniz oranda Ayén，tercihen%30 test ve%70 Train olarak ayérmanäz Daha Iyi olacaktér.Train ve Test Klas Ayrárlerinin I§Inde Ayrèca ca Image ve Label Klasárleri OluáŸTurup góntçll.

Ortam(环境)Kurulumu

• 蟒蛇提示a？arak Yeni ortam Yarat？？n

Conda new env 
conda create --name yolo
conda activate yolo

• PyTorch Kurulumu

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

Kendi bilgisayarénendi bilgisayarénçzelliklerini seçerek Burdan hani komut Seçerk Burdan hani komut Seçerk Burdan Hangi Komut SeéErek Burdan Hangi Komut Setérénéal alŸtéraca AreŸŸRenebilirsiniz。burdan

火炬kurulumunu Tamamlad-ktan sonra，GPU-zerinde-de-Ÿ-p-p-Ÿ-Ÿ-control edelim。

python
>>>import torch
>>>torch.cuda.is_available()
True 
>>> print('Using torch %s %s' % (torch.__version__, torch.cuda.get_device_properties(0) if torch.cuda.is_available() else 'CPU'))
Using torch 1.9.0 _CudaDeviceProperties(name='NVIDIA GeForce GTX 1050', major=6, minor=1, total_memory=2048MB, multi_processor_count=5)

E？Ÿer yukar？daki gibi§？？elde ediyorsan？z do？Ÿru？yoldas？daki Gibi？！🌟

• Repoyuç§ekelim ve gereksinimleri独立。

git clone --depth 1 https://github.com/ultralytics/yolov5  
pip install -U -r yolov5/requirements.txt

Benim OluäŸturduäŸum笔记本linkinden ya arlanabilirsiniz：谷歌可乐Google Colab

GoogleColab kullanabilmeniz in Bir Google Hesba­z olma­gerektiéŸini unuttŸer Benim PaylaáŸtéŸ？m笔记本u kullanacaksan？z Kendi Drive？zKopyalad？Ÿ？nerekti？nemlisi eén.en？nemlisi e？n.en？nemlisi eén？n.nemlisi eén？n.nemlisi e？n.en？n.nemlisi e？n.nemlisi？Daha sonra kendinize góre笔记本ŸiáŸiklikler yapbilirsiniz。

Ÿitimi yap？p kendi bilgisayar？n？？zda tespiti yapman？？z的大小为google colab or tatam？nta？nda itimi yap？p p kendi bilgisayar？né？？zda tespiti yapman？z。

YAMLUZANT±L AULAR DIOSYALAR±N D AUZENLEMES(YAML UZANT±L AUAL)

yolov5/data KLASçrçnde，data.yaml dosyasénéné？Bulun。Inde Train(列车/图像)、TEST(测试/图像)、NC(测试/图像)和NCe Names(测试/图像)和NameseVeve Names(测试/图像)、NC(测试/图像)、NC(测试/图像)和NC(测试/图像)。

yolov5/Models KLAS？n？n I？Inde，yolov5.yaml dosyalar？n？？Bulun(？乘坐yolov5s，yolov5m，yolov5l ve yolov5x，yolov5s，yolov5m，yolov5l ve yolov5x dosyalar，yolov5m。Hangisi ile eéŸitimi yapmak istiyorsan istiyorsanézonun içerisindeki NC deŸErini Kendi s？

Kolayl？k olma？？a？a？

Modelin E？Ÿitimi

E？Ÿitm komut sat？nda kullan？labilecek Parametreler？(？

• img：G？r？nt？？Booutu(？
• 批次：批次大小
• 纪元：KA？§EPORCH OLACA？Ÿ？？(最少300olmal？)
• 数据：data.yaml dosyas±nén Yolu
• cfg：yolov5(s，m，l，x)。
• 体重：尤卡尔±达亨尼·莫里·库兰德±伊桑±扎努恩训练型尤鲁
• 缓存：中的Daha h­？zl？？e？Ÿitm­§

python train.py --img-size  --batch 16 --epochs 300 --data './data/data.yaml' --cfg ./models/yolov5s.yaml --weights './yolov5s.pt'  --name   --cache

EüŸitimi G aurselleäŸtirme

E？Ÿitim s？？recini，Nas？l？láŸLedi？Ÿini张紧板kullanarak g？rselle？Ÿtirebilir ve ineleyeyebilisiniz？

[COLAB]
%load_ext tensorboard

EéŸittiéŸimiz model imiz ile Nesne Tespiti

Nesne tespiti Iç§in Detect t.py dosyas­nullanaca­Ÿ­z.AãŸa­Ÿéda gçrdéŸéréz komut sat“source parammetresine tespiti etmek i steiŸinizãrán ya da Videonun yolunu Yazén，ger§zek？zya da Videonun yolunu yolunu yz？n，ger§zek zek？nn，Ger§zek？zYA da Videonun yolunu Yolunu，ger§zek？zya da video onun yolunu yolunu yz？n，ger§zek zek？

python detect.py --weights  --img-size   --conf  --source  (webcam için 0)

�奖金�

EéŸer Kendi iãŸinize ve isteerinize góre gerçek zamanl­？Bir tespit istiyorsan­z，IáŸte sizin Iãin basitleáŸtirilmiáŸve fazlal±klar­ndan ar Arénd±rü±lmélu？ŸBir Nispiti Tespiti Kodu(在BASITLEüŸtirilmiáŸve fazlal±klaründan Aar AréndŸBir Nispiti Tespiti Kodu)。

Umarém bu makale size YOLOv5 ile alalŸérken yol arkadaäŸérk yol arkadaérken yol arkadaérken yol arkadaárrken yol arkada？Ÿlenceli Bir Algoritma olduŸunu aktarabilmiãŸolMay±umuyorum，Bir sonraki yolo versiyonuna dek górçrãoŸmekçuzere！ğŸšEURO EUROWORM EURO VERSING VERSIDE AUSIGLI BIR ALGORITMA OUDU