qq_35257559的博客

本篇文章主要是给大家分享，如何调用自己训练号的pt模型文件，并通过接口的方式将结果可视化显示到web端，下面是完整的代码，代码中有详细注释，有问题可私信。

BN层的输入为一个batch的特征图，它将每个通道上的特征进行均值和方差的计算，并对每个通道上的特征进行标准化处理。C3模块中的Conv块采用的都是3x3的卷积核。在YOLOv5中，采用的是FPN（Feature Pyramid Network）特征金字塔结构，通过上采样和下采样操作将不同层次的特征图融合在一起，生成多尺度的特征金字塔。在SPP模块中，首先对输入特征图进行不同大小的池化操作，以得到一组不同大小的特征图，然后将这些特征图连接在一起，并通过全连接层进行降维，最终得到固定大小的特征向量。

（6）步骤六：常规训练只需修改weight、cfg、data、epochs、batch-size、img-size这六个参数即可，weight代表初始化的权重文件，这里我使用yolov5l6作为权重文件，cfg代表模型yaml文件路径地址，data代表数据集对应的yaml文件路径地址，epochs、batch-size、img-size分别代表模型迭代次数、批大小、训练集和测试集图像大小；（2）步骤二：将训练模型所需的图像和标签文件按照下图所示的格式放在项目的dataset文件夹下，如下图所示。

*解决方案：**去unzip官网（https://gnuwin32.sourceforge.net/packages/unzip.htm）下载该文件，然后将压缩包解压，最后将unzip.exe放在电脑C:/Windows/System32文件夹中即可。**解决方案：**重新下载yolov5s.pt模型，或者去github上下载该模型后，将其放在项目根目录https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s.pt。

https://blog.youkuaiyun.com/qq_42633819/article/details/81191308，问题的主要原因就是和他的库版本对不上，我的是python3.7，不想调整环境了，就解决问题吧，哎…在python3.6中sklearn已弃用train_test_split，导致导入报错，导包部分改成这句话就好了。“channels_last”对应原本的“tf”，“channels_first”对应原本的“th”，这个0.7就是个置信度，当检测结果大于0.7的时候，会显示文本提示。

目标物三维坐标检测

需要安装fastapi和uvicorn这俩依赖包，直接pip install fastapi和pip install uvicorn即可。

一维振动信号通过连续小波变换获得时频图，python实现，超简单，可生成单张，可批量处理