YOLOV5使用(一): docker跑通，详解TensorRT下plugin的onnx
yolov5的工程使用(以人员检测为案例)
使用ubuntu为案例
docker run --gpus all -it -p 6007:6006 -p 8889:8888 --name my_torch -v $(pwd):/app easonbob/my_torch1-pytorch:22.03-py3-yolov5-6.0
使用端口映射功能也就是说打开jupyter lab的指令是
http://localhost:8889/lab
当然，个人建议直接去vscode端口点击就打开jupyter lab和tensorboard比较方便
1. yolo数据格式
YOLO格式的标签文件是一个纯文本文件，每个文件名对应一张图像，每个标签文件中包含了该图像中所有检测到的目标的信息。
YOLOv5的标签格式包含了每个目标的类别和位置信息。具体来说，每个标签文件的每一行都包含了一个目标的信息，每个目标的信息由以下7个字段组成，用空格分隔：
<class> <x_center> <y_center> <width> <height> <confidence> <flag>
其中，是目标的类别，是一个整数；<x_center>和<y_center>是目标的中心点相对于图像宽度和高度的比例；和是目标的宽度和高度相对于图像宽度和高度的比例；是目标检测的置信度，用0到1之间的实数表示；是一个标志位，可以忽略。
例如，下面是一个YOLOv5格式的标签文件的示例：
0 0.456 0.678 0.123 0.234 0.9876
1 0.123 0.345 0.456 0.567 0.8765
2. 跑通人员检测(WiderPerson 数据集的案例的类别)
2.1 先看类别
# 一共是5类
0 pedestrians
1 riders
2 partially-visible persons
3 ignore regions
4 crowd
2.2 制作.yaml配置文件
先看原版 coco128.yaml文件
# YOLOv5
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