问题标签 [yolov5]

我已经导出了 YOLOV5 模型，但是输出配置在VNCoreMLFeatureValueObservations而不是VNDetectedObjectObservation.

输出配置：

[<vncoremlfeatureValueObserative：0x282f19980> 4FC4A8B2-A967-A967-4CC7-8A86-E16863258F1B RESSECTREREVISION = 1置信度= 1置信度= 1置信= 1.000000 -BE2D-4A50-B5F9-99D3153CB0E7 requestRevision=1 confidence=1.000000“2327”-“MultiArray：Float32 1 x 3 x 40 x 40 x 85 阵列”（1.000000），<VNCoreMLFeatureValueObservation：0x282f18c60> 88211394-85CE-8 5639E82B3416 requestRevision=1 confidence=1.000000“2346”-“MultiArray：Float32 1 x 3 x 80 x 80 x 85 数组”(1.000000)]

所以，我的问题是这个 MultiArray 包含什么信息VNCoreMLFeatureValueObservation（它是 UIImage 还是 CGRect 之类的东西？还是不同的东西？）以及如何将这个多维数组转换为我可以实际使用的有用数据集？

我正在使用 YoloV5，我发现它可以在任意图像大小和纵横比下进行推理。我主要完成了图像分类（EfficientNet、MobileNet、..），所以我想知道它如何执行不同输入大小的分类？

它执行一个固定的调整大小到一个共同的维度？它有更多的分类头？

我正在尝试使用 Yolo v5 训练模型以检测销售传单上的多个对象。训练中使用的数据集中的每张图像都只包含一个对象，显然只有一个边界框。我想知道这是否会以不好的方式影响模型的性能？因为我最后要做的是检测每个销售传单上的多个对象。谢谢您的帮助。

首先，我的英语不是很好。因此，以下问题由谷歌翻译并转发。我真的很抱歉。

其实这几天我一直在搭建yolov5环境并尝试运行它。我使用以下代码测试我的设置是否成功。

然后它给了我以下错误，我试图在谷歌上找到答案，但我没有看到任何有用的东西。我现在很沮丧。有人可以帮帮我吗？对此，我真的非常感激。

我真的不使用这个网站。对不起。

我正在尝试使用我的自定义数据集按照 ImageAi 文档训练 YOLOv3 模型。但是训练花费了太多时间，以至于 Google Colab 的时间还不够。现在如何保存模型状态并在 50/60 epoch 完成后加载它？因为我是初学者，所以我没有得到 Tensorflow 模型检查点 t

这是代码示例：

我想在django中使用yolov5模型，但是遇到了麻烦。

我想做的是，如果用户将图像上传到 django 服务器，使用 yolov5 模型进行对象检测，然后将结果显示在网络上。这个过程本身很简单。 但我不确定如何附加 yolov5 api 和 django。

用过yolo的人都知道，yolo基本上是基于命令运行api的。

有没有办法在 Django 视图中运行它？

我尝试了诸如 execfile() 和 os.system() 之类的 Python 函数，它们在 Python 脚本中以解释器的方式执行命令，但它不能正常工作。（我认为 Django 和 Yolo 之间的路径是曲折的。）

事实上，如果可能的话，最好像 Keras 一样将 yolo api 加载为模块并像函数一样运行，而不是命令方法。但是我找不到像模块或类似的东西一样使用yolov5的方法。

我怎么解决这个问题？请给我一些建议。

我正在尝试在 yolov5 上训练我的数据集，我按照 github 上的文档中的讨论对数据进行了归一化，但我总是以这个错误告终。

这些是使用的标志

这是文件结构

场景是我想训练一个基于yolov5的物体检测模型，yolov5的默认输入图像尺寸是640×640，但是我的数据集有一些图像尺寸小于640像素的图像，这样的训练数据集会产生什么后果？原因 ？

我正在尝试使用自定义数据集在 Jupyter 笔记本上训练 YOLOv5 模型。该数据集是一个口罩检测数据集，包含有/没有口罩的人的图像。我已经将注释转换为 YOLO 格式，并且我相信我已经编辑了所有必要的文件以反映类的数量（3：没有口罩、正确佩戴口罩、错误佩戴口罩）和培训/验证文件位置。

完成此操作后，我执行了以下命令：

!python train.py --img 256 --batch 8 --epochs 30 --data ./data/facemask.yaml --cfg ./models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt --device 0

但我收到此错误：

我发现 YOLOv3 的帖子提到应该更新 yolov3-spp.cfg 文件中的过滤器数量，但是我不相信 YOLOv5 有任何这样的文件。

有没有人有任何见解？

为了重现性，重新格式化的数据集和所有补充文件都可以在这里找到

我遵循所有提到的指令（https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx/tree/master/yolov5）。运行 python yolov5_trt.py 文件时出错。

python: engine.cpp:1104: bool nvinfer1::rt::Engine::deserialize(const void*, std::size_t, nvinfer1::IGpuAllocator&, nvinfer1::IPluginFactory*): 断言`size >= bsize && "不匹配在分配的内存大小和序列化引擎的预期大小之间。"'失败。中止（核心转储）

TensorRT-5.1.5 操作系统：Ubuntu 16.04 torch：1.6.0+cu101 torchvision：0.7.0+cu101 cuda：10.1 python：3.6

谢谢你...