yolov5

2023-03-26 · 阅读 2297 · 字数 488

从 roboflow 标注数据之后，导出的 YOLO v5 PyTorch 配置文件 YAML 格式 (TXT annotations and YAML config used with YOLOv5)，里面的文件路径非常不友好，每次都需要修改调整。 特别是要上传到 colab 训练，在 google drive 里在线修改 yaml 文件非常麻烦。因为为了防止 Exception: Dataset not found 我都是用的绝对路径。 我的疑问是，是否存在一种路径组织方式可以同时满足本地和线上 (colab / kaggle)，不需要来回改本地绝对路径。 周末陪我妈在毓璜顶医院排队做 ...

阅读全文...

2023-03-29 · 阅读 1978 · 字数 560

TFLite 是 TensorFlow Lite 的缩写。TFLite 在 Android 上的运行速度更快，因为它专门针对移动设备进行了优化。但是，最后我发现我实在找不到在 Android 上执行 yolov5 TFLite 模型的示例，转而使用 pytorch mobile 的 torchscript lite 模型实现了在 Android 上的目标检测。 虽然没有在 Android 上用 tflite 模型实现功能，但是记录一下导出 tflite 模型的操作方法。 导出命令 python export.py --weights yolov5s.pt --include tflite ...

阅读全文...

2023-04-03 · 阅读 2904 · 字数 808

由于 yolov5 相关的 TensorFlow Lite 示例代码太少，而且都是旧版本的示例，导致我完全不知道怎么上手。 所以转投 pytorch mobile 的方案，主要是 facebook 官方的示例代码非常完整，且清晰明了，容易修改。 再就是国内 Android 手机普遍不能使用 google play 的服务，所以 TensorFlow lite 安装包小的优势也就没有了。至于性能，暂时没有要求，而且实测来看，pytorch mobile 的识别速度就非常快，几乎瞬间完成，没有做计时，估计也是几十毫秒的范围，已经很满意了。 识别效果 以识别照片中小麦穗数量为例： 导出 pytor ...

阅读全文...

2023-03-30 · 阅读 1843 · 字数 349

参考前文，用 yolov5 的 pytorch torchscript lite 模型开发了一个多物体检测的 Android APP。 调试完成之后，进行编译打包 Generate Signed Bundle/APK。 然而，编译后的 APK 文件大小让我大吃一惊，足足有 240M。 使用 Android Studio 自带的 Build - Analyze APK 功能的分析结果： 好在不是面向 C 端的产品，否则估计没有几个人愿意下载这么大的 App，仅仅为了一个图像识别功能。 巨大的 apk 文件 torchscript lite 模型 model 文件大小：23M libpytor ...

阅读全文...

2023-12-16 · 阅读 374 · 字数 294

Google Colab 地址 使用 Colab 能利用 Google 免费提供的 GPU 资源，快速进行模型训练。比在我的弱鸡笔记本上训练，能节省大量时间。 在 Colab 上新建一个项目 https://colab.research.google.com 或者可以考虑继续沿用之前的项目。 安装 yolov5 新建一个代码块 #clone YOLOv5 and !git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone repo %cd yolov5 %pip install -qr requirements.txt # install ...

阅读全文...