lythuckieu.nuong
New member
#Yolov5, #C ++, #object phát hiện, #deep Learning, #computer Vision ** Yolov5 trong C ++ **
Yolov5 là một mô hình phát hiện đối tượng tiên tiến có thể được sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau, chẳng hạn như phát hiện đối tượng, phân đoạn thể hiện và nhận dạng lại người.Yolov5 có sẵn trong nhiều ngôn ngữ lập trình, bao gồm C ++, Python và Java.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng Yolov5 trong C ++.
## Điều kiện tiên quyết
Để làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Một máy tính có trình biên dịch C ++
* Thư viện Yolov5
* Một bộ dữ liệu hình ảnh với nhãn đối tượng
## Cài đặt thư viện Yolov5
Thư viện Yolov5 có thể được cài đặt bằng lệnh sau:
`` `
Git Clone GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5
in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite
`` `
Điều này sẽ nhân bản kho Yolov5 vào máy cục bộ của bạn.Khi kho lưu trữ đã được nhân bản, bạn có thể cài đặt thư viện bằng cách chạy lệnh sau:
`` `
CD Yolov5
Cài đặt pip -e.
`` `
## Chuẩn bị bộ dữ liệu
Bước tiếp theo là chuẩn bị bộ dữ liệu hình ảnh với nhãn đối tượng.Yolov5 sử dụng một định dạng gọi là [VOC] (https://pjreddie.com/media/files/voctrainval_11-may-2012.tar) cho bộ dữ liệu của nó.Để chuyển đổi bộ dữ liệu của bạn thành định dạng VOC, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
Python3 Utils/VOC_Label.py
`` `
Điều này sẽ tạo ra một thư mục mới có tên là `Data/VOC`.Thư mục `Data/VOC` sẽ chứa các tệp sau:
* `Hình ảnh`: Thư mục này chứa các hình ảnh trong bộ dữ liệu của bạn.
* `Nhãn`: Thư mục này chứa các nhãn đối tượng cho các hình ảnh trong bộ dữ liệu của bạn.
* `Train.txt`: Tệp này liệt kê các đường dẫn đến các hình ảnh trong bộ đào tạo.
* `val.txt`: Tệp này liệt kê các đường dẫn đến các hình ảnh trong bộ xác thực.
## Đào tạo mô hình
Khi bạn đã chuẩn bị bộ dữ liệu, bạn có thể đào tạo mô hình Yolov5.Để làm điều này, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
Python3 Train.py -dữ liệu dữ liệu/VOC -CFG Yolov5s.yaml -Weights Yolov5s.pt --Pochs 100
`` `
Điều này sẽ đào tạo mô hình Yolov5 cho 100 kỷ nguyên.Mô hình sẽ được lưu vào thư mục `Trọng lượng`.
## Kiểm tra mô hình
Khi mô hình đã được đào tạo, bạn có thể kiểm tra nó trên một bộ dữ liệu hình ảnh mới.Để làm điều này, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
Python3 Detect.py -Weights Trọng lượng/Yolov5s.pt --img 000001.jpg
`` `
Điều này sẽ phát hiện các đối tượng trong hình ảnh `000001.jpg` và lưu kết quả vào thư mục` results`.
## Phần kết luận
Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách sử dụng Yolov5 trong C ++.Chúng tôi đề cập đến các chủ đề sau:
* Cài đặt thư viện Yolov5
* Chuẩn bị bộ dữ liệu
* Đào tạo mô hình
* Kiểm tra mô hình
Chúng tôi hy vọng rằng hướng dẫn này đã hữu ích.Để biết thêm thông tin, vui lòng tham khảo [Tài liệu Yolov5] (https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/readme.md).
## hashtags
* #Yolov5
* #C ++
* #object phát hiện
* #Học kĩ càng
* #tầm nhìn máy tính
=======================================
#Yolov5, #C++, #object detection, #deep learning, #computer vision **YOLOv5 in C++**
YOLOv5 is a state-of-the-art object detection model that can be used for a variety of tasks, such as object detection, instance segmentation, and person re-identification. YOLOv5 is available in a variety of programming languages, including C++, Python, and Java. In this tutorial, we will show you how to use YOLOv5 in C++.
## Prerequisites
To follow this tutorial, you will need the following:
* A computer with a C++ compiler
* The YOLOv5 library
* A dataset of images with object labels
## Installing the YOLOv5 library
The YOLOv5 library can be installed using the following command:
```
git clone GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite
```
This will clone the YOLOv5 repository to your local machine. Once the repository has been cloned, you can install the library by running the following command:
```
cd yolov5
pip install -e .
```
## Preparing the dataset
The next step is to prepare the dataset of images with object labels. YOLOv5 uses a format called [VOC](https://pjreddie.com/media/files/VOCtrainval_11-May-2012.tar) for its datasets. To convert your dataset to the VOC format, you can use the following command:
```
python3 utils/voc_label.py
```
This will create a new directory called `data/voc`. The `data/voc` directory will contain the following files:
* `images`: This directory contains the images in your dataset.
* `labels`: This directory contains the object labels for the images in your dataset.
* `train.txt`: This file lists the paths to the images in the training set.
* `val.txt`: This file lists the paths to the images in the validation set.
## Training the model
Once you have prepared the dataset, you can train the YOLOv5 model. To do this, you can use the following command:
```
python3 train.py --data data/voc --cfg yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt --epochs 100
```
This will train the YOLOv5 model for 100 epochs. The model will be saved to the `weights` directory.
## Testing the model
Once the model has been trained, you can test it on a new dataset of images. To do this, you can use the following command:
```
python3 detect.py --weights weights/yolov5s.pt --img 000001.jpg
```
This will detect the objects in the image `000001.jpg` and save the results to the `results` directory.
## Conclusion
In this tutorial, we showed you how to use YOLOv5 in C++. We covered the following topics:
* Installing the YOLOv5 library
* Preparing the dataset
* Training the model
* Testing the model
We hope that this tutorial has been helpful. For more information, please refer to the [YOLOv5 documentation](https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/README.md).
## Hashtags
* #Yolov5
* #C++
* #object detection
* #deep learning
* #computer vision
Yolov5 là một mô hình phát hiện đối tượng tiên tiến có thể được sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau, chẳng hạn như phát hiện đối tượng, phân đoạn thể hiện và nhận dạng lại người.Yolov5 có sẵn trong nhiều ngôn ngữ lập trình, bao gồm C ++, Python và Java.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng Yolov5 trong C ++.
## Điều kiện tiên quyết
Để làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Một máy tính có trình biên dịch C ++
* Thư viện Yolov5
* Một bộ dữ liệu hình ảnh với nhãn đối tượng
## Cài đặt thư viện Yolov5
Thư viện Yolov5 có thể được cài đặt bằng lệnh sau:
`` `
Git Clone GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5
in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite`` `
Điều này sẽ nhân bản kho Yolov5 vào máy cục bộ của bạn.Khi kho lưu trữ đã được nhân bản, bạn có thể cài đặt thư viện bằng cách chạy lệnh sau:
`` `
CD Yolov5
Cài đặt pip -e.
`` `
## Chuẩn bị bộ dữ liệu
Bước tiếp theo là chuẩn bị bộ dữ liệu hình ảnh với nhãn đối tượng.Yolov5 sử dụng một định dạng gọi là [VOC] (https://pjreddie.com/media/files/voctrainval_11-may-2012.tar) cho bộ dữ liệu của nó.Để chuyển đổi bộ dữ liệu của bạn thành định dạng VOC, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
Python3 Utils/VOC_Label.py
`` `
Điều này sẽ tạo ra một thư mục mới có tên là `Data/VOC`.Thư mục `Data/VOC` sẽ chứa các tệp sau:
* `Hình ảnh`: Thư mục này chứa các hình ảnh trong bộ dữ liệu của bạn.
* `Nhãn`: Thư mục này chứa các nhãn đối tượng cho các hình ảnh trong bộ dữ liệu của bạn.
* `Train.txt`: Tệp này liệt kê các đường dẫn đến các hình ảnh trong bộ đào tạo.
* `val.txt`: Tệp này liệt kê các đường dẫn đến các hình ảnh trong bộ xác thực.
## Đào tạo mô hình
Khi bạn đã chuẩn bị bộ dữ liệu, bạn có thể đào tạo mô hình Yolov5.Để làm điều này, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
Python3 Train.py -dữ liệu dữ liệu/VOC -CFG Yolov5s.yaml -Weights Yolov5s.pt --Pochs 100
`` `
Điều này sẽ đào tạo mô hình Yolov5 cho 100 kỷ nguyên.Mô hình sẽ được lưu vào thư mục `Trọng lượng`.
## Kiểm tra mô hình
Khi mô hình đã được đào tạo, bạn có thể kiểm tra nó trên một bộ dữ liệu hình ảnh mới.Để làm điều này, bạn có thể sử dụng lệnh sau:
`` `
Python3 Detect.py -Weights Trọng lượng/Yolov5s.pt --img 000001.jpg
`` `
Điều này sẽ phát hiện các đối tượng trong hình ảnh `000001.jpg` và lưu kết quả vào thư mục` results`.
## Phần kết luận
Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách sử dụng Yolov5 trong C ++.Chúng tôi đề cập đến các chủ đề sau:
* Cài đặt thư viện Yolov5
* Chuẩn bị bộ dữ liệu
* Đào tạo mô hình
* Kiểm tra mô hình
Chúng tôi hy vọng rằng hướng dẫn này đã hữu ích.Để biết thêm thông tin, vui lòng tham khảo [Tài liệu Yolov5] (https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/readme.md).
## hashtags
* #Yolov5
* #C ++
* #object phát hiện
* #Học kĩ càng
* #tầm nhìn máy tính
=======================================
#Yolov5, #C++, #object detection, #deep learning, #computer vision **YOLOv5 in C++**
YOLOv5 is a state-of-the-art object detection model that can be used for a variety of tasks, such as object detection, instance segmentation, and person re-identification. YOLOv5 is available in a variety of programming languages, including C++, Python, and Java. In this tutorial, we will show you how to use YOLOv5 in C++.
## Prerequisites
To follow this tutorial, you will need the following:
* A computer with a C++ compiler
* The YOLOv5 library
* A dataset of images with object labels
## Installing the YOLOv5 library
The YOLOv5 library can be installed using the following command:
```
git clone GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5
in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite```
This will clone the YOLOv5 repository to your local machine. Once the repository has been cloned, you can install the library by running the following command:
```
cd yolov5
pip install -e .
```
## Preparing the dataset
The next step is to prepare the dataset of images with object labels. YOLOv5 uses a format called [VOC](https://pjreddie.com/media/files/VOCtrainval_11-May-2012.tar) for its datasets. To convert your dataset to the VOC format, you can use the following command:
```
python3 utils/voc_label.py
```
This will create a new directory called `data/voc`. The `data/voc` directory will contain the following files:
* `images`: This directory contains the images in your dataset.
* `labels`: This directory contains the object labels for the images in your dataset.
* `train.txt`: This file lists the paths to the images in the training set.
* `val.txt`: This file lists the paths to the images in the validation set.
## Training the model
Once you have prepared the dataset, you can train the YOLOv5 model. To do this, you can use the following command:
```
python3 train.py --data data/voc --cfg yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt --epochs 100
```
This will train the YOLOv5 model for 100 epochs. The model will be saved to the `weights` directory.
## Testing the model
Once the model has been trained, you can test it on a new dataset of images. To do this, you can use the following command:
```
python3 detect.py --weights weights/yolov5s.pt --img 000001.jpg
```
This will detect the objects in the image `000001.jpg` and save the results to the `results` directory.
## Conclusion
In this tutorial, we showed you how to use YOLOv5 in C++. We covered the following topics:
* Installing the YOLOv5 library
* Preparing the dataset
* Training the model
* Testing the model
We hope that this tutorial has been helpful. For more information, please refer to the [YOLOv5 documentation](https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/README.md).
## Hashtags
* #Yolov5
* #C++
* #object detection
* #deep learning
* #computer vision
