- 2021-09-29 第一次修改
文章目录- 简介
- 环境配置
- linux / docker配置
- 数据标注、训练及检测
- 其他
yolov5源码
yolo（you only look once）是目标检测的算法之一，以快著名。yolo v5是其后续迭代的版本，目前就知道这么多了。
环境配置这里是引用
云端使用google的codelab获取远程的gpu资源，华为似乎cloudIDE也开始收钱了，cpu跑的话买普通的服务器就好了。
取巧一点，安卓或者鸿蒙设备直接aidlearning集成了torch也能运行。
linux / docker配置似乎官方推荐是在docker里跑，目前手头没有配置好的linux设备暂且搁置。
使用ubuntu最新发新版，现更新各种初始配置。
按照网络教程在本地安装docker。
在ubuntu中，N卡似乎不会被自动识别，需要手动安装驱动，详情参见网络。
数据标注、训练及检测yolov5的图片标注格式似乎和普通yolo不一样，有待研究。
其他几个队友的链接
https://blog.csdn.net/xjunjin
https://blog.csdn.net/qq_53219137
https://blog.csdn.net/qq_57299978
