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yolov5 源码 +jupyter notebook 笔记 kaggle

news 来源：原创 2025/5/24 18:30:59

YOLOv5 | Kaggle

直接用的githuab的源码，git clone 后output才有文件

直接gitclone他的源码用Vscode看

好久没见过16g了

怎么这么便宜

https://gadgetversus.com/graphics-card/nvidia-tesla-p100-pcie-16gb-vs-nvidia-geforce-rtx-4060/#google_vignette

好的，从您提供的信息来看，您正在使用 YOLOv5 进行目标检测任务。以下是运行结果的详细解读：
运行配置模型权重: 使用了预训练的 yolov5s.pt 模型（小型版本）。数据源: 图片路径为 data/images。数据集配置文件: data/coco128.yaml。输入图片尺寸: [640, 640]（模型会将图片缩放到此尺寸进行推理）。置信度阈值 (conf_thres): 0.25（仅保留置信度高于此阈值的检测结果）。IoU 阈值 (iou_thres): 0.45（用于非极大值抑制 NMS，过滤重叠框）。最大检测目标数 (max_det): 1000。设备: 默认使用 GPU（CUDA:0，Tesla P100-PCIE-16GB）。保存选项:未启用可视化窗口 (view_img=False)。未保存识别结果为文本文件 (save_txt=False)。未保存置信度分数 (save_conf=False)。未保存裁剪的目标图片 (save_crop=False)。其他设置:结果保存路径为 runs/detect/exp。线条粗细为 3 (line_thickness=3)。未隐藏标签和置信度 (hide_labels=False, hide_conf=False)。运行结果模型加载与优化:下载并加载了 yolov5s.pt 模型权重。融合了部分层以优化推理速度。模型总结：层数：213参数量：7,225,885FLOPs：16.4 GFLOPs图片检测:第一张图片:路径: /kaggle/working/yolov5/data/images/bus.jpg尺寸: 640x480检测结果:4 个人 (person)1 辆公交车 (bus)推理时间: 28.2ms第二张图片:路径: /kaggle/working/yolov5/data/images/zidane.jpg尺寸: 384x640检测结果:2 个人 (person)2 条领带 (tie)推理时间: 29.8ms性能指标:预处理时间: 0.5ms推理时间: 29.0msNMS 时间: 116.4ms总体来看，模型在单张图片上的平均推理速度较快。结果保存:检测结果已保存到 runs/detect/exp 文件夹中。

函数输入有一页

推理循环

    seen, windows, dt = 0, [], (Profile(device=device), Profile(device=device), Profile(device=device))for path, im, im0s, vid_cap, s in dataset:# 预处理with dt[0]:im = torch.from_numpy(im).to(model.device)im = im.half() if model.fp16 else im.float()  # uint8 to fp16/32im /= 255  # 0 - 255 to 0.0 - 1.0if len(im.shape) == 3:im = im[None]  # expand for batch dimif model.xml and im.shape[0] > 1:ims = torch.chunk(im, im.shape[0], 0)# 推理with dt[1]:visualize = increment_path(save_dir / Path(path).stem, mkdir=True) if visualize else Falseif model.xml and im.shape[0] > 1:pred = Nonefor image in ims:if pred is None:pred = model(image, augment=augment, visualize=visualize).unsqueeze(0)else:pred = torch.cat((pred, model(image, augment=augment, visualize=visualize).unsqueeze(0)), dim=0)pred = [pred, None]else:pred = model(im, augment=augment, visualize=visualize)# 非极大值抑制with dt[2]:pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres, classes, agnostic_nms, max_det=max_det)

对每个输入数据进行预处理、推理和非极大值抑制操作，记录各阶段耗时。

        # Process predictionsfor i, det in enumerate(pred):  # per imageseen += 1if webcam:  # batch_size >= 1p, im0, frame = path[i], im0s[i].copy(), dataset.counts += f"{i}: "else:p, im0, frame = path, im0s.copy(), getattr(dataset, "frame", 0)p = Path(p)  # to Pathsave_path = str(save_dir / p.name)  # im.jpgtxt_path = str(save_dir / "labels" / p.stem) + ("" if dataset.mode == "image" else f"_{frame}")  # im.txts += "{:g}x{:g} ".format(*im.shape[2:])  # print stringgn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]]  # normalization gain whwhimc = im0.copy() if save_crop else im0  # for save_cropannotator = Annotator(im0, line_width=line_thickness, example=str(names))if len(det):# Rescale boxes from img_size to im0 sizedet[:, :4] = scale_boxes(im.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round()# Print resultsfor c in det[:, 5].unique():n = (det[:, 5] == c).sum()  # detections per classs += f"{n} {names[int(c)]}{'s' * (n > 1)}, "  # add to string# Write resultsfor *xyxy, conf, cls in reversed(det):c = int(cls)  # integer classlabel = names[c] if hide_conf else f"{names[c]}"confidence = float(conf)confidence_str = f"{confidence:.2f}"if save_csv:write_to_csv(p.name, label, confidence_str)if save_txt:  # Write to fileif save_format == 0:coords = ((xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist())  # normalized xywhelse:coords = (torch.tensor(xyxy).view(1, 4) / gn).view(-1).tolist()  # xyxyline = (cls, *coords, conf) if save_conf else (cls, *coords)  # label formatwith open(f"{txt_path}.txt", "a") as f:f.write(("%g " * len(line)).rstrip() % line + "\n")if save_img or save_crop or view_img:  # Add bbox to imagec = int(cls)  # integer classlabel = None if hide_labels else (names[c] if hide_conf else f"{names[c]} {conf:.2f}")annotator.box_label(xyxy, label, color=colors(c, True))if save_crop:save_one_box(xyxy, imc, file=save_dir / "crops" / names[c] / f"{p.stem}.jpg", BGR=True)# Stream resultsim0 = annotator.result()if view_img:if platform.system() == "Linux" and p not in windows:windows.append(p)cv2.namedWindow(str(p), cv2.WINDOW_NORMAL | cv2.WINDOW_KEEPRATIO)  # allow window resize (Linux)cv2.resizeWindow(str(p), im0.shape[1], im0.shape[0])cv2.imshow(str(p), im0)cv2.waitKey(1)  # 1 millisecond# Save results (image with detections)if save_img:if dataset.mode == "image":cv2.imwrite(save_path, im0)else:  # 'video' or 'stream'if vid_path[i] != save_path:  # new videovid_path[i] = save_pathif isinstance(vid_writer[i], cv2.VideoWriter):vid_writer[i].release()  # release previous video writerif vid_cap:  # videofps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))else:  # streamfps, w, h = 30, im0.shape[1], im0.shape[0]save_path = str(Path(save_path).with_suffix(".mp4"))  # force *.mp4 suffix on results videosvid_writer[i] = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), fps, (w, h))vid_writer[i].write(im0)

明天看训练部分

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YOLOv5 | Kaggle 直接用的githuab的源码，git clone 后output才有文件直接gitclone他的源码用Vscode看好久没见过16g了怎么这么便宜 https://gadgetversus.com/graphics-card/nvidia-tesla-p100-pcie-16gb-vs-nvidia-geforce-rtx-4060/#google_vignette 好的&am…...

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【组件功能】：存储本地文件至腾讯云选择本地文件，通过腾讯云存储配置上传至腾讯云对象存储的指定地域指定存储桶指定路径。配置预览配置说明 SecretId 支持T或# 前往官网获取或创建。参考链接：https://console.cloud.tencent.com/cam/…...

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将本地Springboot项目部署到Linux服务器

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无人设备遥控器之实时数据保护技术篇

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【优秀三方库研读】【性能优化点滴】odygrd/quill 解决伪共享

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引言在现代Web应用开发中，网络性能已成为影响用户体验的关键因素。据统计，用户等待页面加载的耐心通常不超过3秒，超过这个时间，约40%的用户会选择离开。此外，Google的研究表明，页面加载时间每增加0.5秒，流量就会下降约20%。因此，优化网络请求和资源加载不仅关乎用户体…...

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推理循环

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