每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值。 confidence代表了所预测的box中含有object的置信度和这个box预测的有多准两重信息。YOLO的一些细节：1：每个grid有30维，这30维中，8维是回归box的坐标，2维是box的confidence，还有20维是类别。 2
我爱计算机视觉报道| 公众号 aicvml来自法国 Capgemini Invent 公司的高级数据科学家 Ahmed BESBES 三个月前参加了一个其公司内部的比赛：使用机器学习方法帮助海洋科学家更好的识别鲸鱼，根据鲸尾页突的外观作为主要特征。比赛要求对于每一幅测试图像模型要给出最相似的前20幅图像，这不是一个简单的分类任务而是相似检索任务。 最终，Ahmed获得了第
文章目录引言修改backbone为 shufflenetv2第一步、定义模块第二步、注册模块第三步、配置结构第四步、使用结语 引言YOLOV5是一个速度和精度表现都非常优秀的目标检测算法，但我们在使用过程中有自己各种各样的需求，官方原本的代码可能不能满足我们需要，比如检测小目标，我们就需要使用对小目标检测效果好的Backbone，或者想要移植到嵌入设备上，我们就需要轻量化的Backbone。因此
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2024-06-05 11:39:38
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1. 修改网络结构----以yolov8 的C2F为例借鉴的代码：http://github.com/ultralytics/ultralytics修改顺序：1）models/commons.py ------------ 加入新增网络结构打开models，复制里面的c2f模块，到yolov5的common.py里面。class C2f(nn.Module):
# CSP Bottlene
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2024-08-27 22:05:39
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前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv7，YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大量改进论文
前言 目前主流国产芯片为RV11XX、RK33XX、Hi35XX系列，本系列开启RK3568系列的技术教程笔记分享。 本篇主要介绍RK3568芯片和入手开发板的核心板详细介绍。 RK3568芯片介绍简介 瑞芯微RK3568芯片是一款定位中高端的通用型SOC，是一款高性能低功耗四核应用处理器，采用22nm制程工艺，集成4核arm架构A55处理器和Mali G52 2EE图形处理器，支
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2024-04-22 06:41:03
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Yolov3详解1.模型结构2.Yolo_v3损失函数3.IoU算法4.Yolo_v3的边框预测公式5.边框选择算法 1.模型结构模型图： Darknet-53结构图： Yolo_v3卷积模型结构：2.Yolo_v3损失函数3.IoU算法IoU算法计算的是bounding box和ground truth box的交集和并集之间的比值，如图所示： bounding box与ground
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2024-11-02 17:38:48
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第一种、YOLOv5使用SOCA注意力机制SOCA注意力机制原理图1.1增加以下SOCA.yaml文件# YOLOv5 ? by Ultralytics, GPL-3.0 license
# Parameters
nc: 80 # number of classes
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple
width_multiple: 0.5
Pytorch | yolov3代码详解二utils.py utils.pyfrom __future__ import division
import math
import time
import tqdm
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import
Bag of Specials (BoS) for backboneMish ActivationCross-stage partial connections (CSP), andMulti-input weighted residual connections (MiWRC)Mish activation我们假设激活函数是（如下图）对于一元或二元运算符有不同的候选函数(如余弦函数)。我们可以根
目录1 Yolov5四种网络模型1.1 Yolov5网络结构图1.2 网络结构可视化1.2.1 Yolov5s网络结构1.2.2 Yolov5m网络结构1.2.3 Yolov5l网络结构1.2.4 Yolov5x网络结构2 核心基础内容2.1 Yolov3&Yolov4网络结构图2.1.1 Yolov3网络结构图2.1.2 Yolov4网络结构图2.2 Yolov5核心基础内容2.2.1
之前已经对Yolov4的相关基础知识做了比较系统的梳理（深入浅出Yolov3和Yolov4Yolov4后不久，又出现了Yolov5，虽然作者没有放上和Yolov4的直接测试对比，但在COCO数据集的测试效果还是很可观的。很多人考虑到Yolov5的创新性不足，对算法是否能够进化，称得上Yolov5而议论纷纷。但既然称之为Yolov5，也有很多非常不错的地方值得我们学习。不过因为Yolov5的网络结构
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2024-08-16 22:36:28
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目录1. 仅输出指定类别的检测结果2. 裁剪出目标3. 添加目标置信度4. 批量测试图片并保存至指定文件夹5. 保存视频检测结果6. 修改模型保存频率7. 保存训练日志，参数可视化1. 仅输出指定类别的检测结果coco模型，只输出人、车或其他指定类别的检测结果这个比较简单，只需要在打印框、输出框信息的时候加个判断即可。修改src/image.c中的draw_detection函数int left
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2024-10-31 19:55:00
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train【参考文章】：又是经典写到一半发现别人写的更好基础函数（1）setattrsetattr(opt, k, v)将给定对象上的命名属性设置为指定值。 等价于opt.k=v（2）getattrcallback=getattr(loggers, k)getattr（对象，名称[，默认值]）->值 从对象中获取命名属性；getattr（x，‘y’）等价于x.y。 当给定默认参数时，当属性未
编译链接过程使用的链接文件是。函数，在该函数中最终会调用。
原创
2023-11-10 12:03:10
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# 深入了解rk3568 uvc
## 简介
rk3568是一款由瑞芯微电子公司推出的高性能应用处理器。它采用了先进的28纳米工艺制造，集成了先进的多核CPU、GPU、ISP和NPU等功能。其中，UVC（USB Video Class）是rk3568芯片中一个重要的功能模块，它可以实现高清视频捕获和传输。
本文将深入探讨rk3568芯片中的UVC功能，并给出相关的代码示例，以帮助读者更好地理
原创
2024-01-12 21:55:14
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# 如何实现"rk3568 watchdog"
## 简介
在本文中，我将教会你如何实现"rk3568 watchdog"。作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你了解整个实现过程，并提供每一步所需的代码和注释。让我们一起开始吧！
## 实现流程
首先，让我们了解一下实现"rk3568 watchdog"的整个流程。我将使用表格展示每个步骤及其对应的操作。
**实现流程表格：**
| 步骤
原创
2024-01-15 20:16:17
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瑞芯为RK3568开发板搭建NFS服务器1.1 搭建环境介绍硬件环境：一台PC。一块 迅为的iTOP-RK3568开发板。 网络环境：PC、开发板通过网线连接到路由器，虚拟机为桥接模式。1.2 搭建NFS服务器这里选择虚拟机 Ubuntu 作为主机。首先在虚拟机Ubuntu 上安装NFS 服务，这是一个软件包，可以使用 apt 命令下载（要保证虚拟机可以上网）。 在虚拟机Ubuntu 的
【代码】[RK3568] RINGBUFFER。
原创
2023-07-22 08:21:53
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一.Opencv编译arm64版本编译前准备最重要的就是需要opencv的源码包，也就是source1.首先要对Debian10的镜像源进行修改路径在/etc/apt/source.list中，需要换上下面的镜像，可以在终端直接输入：sudo nautilus启动root版本的文件管理器直接修改，也可以利用vim等等，旧镜像可以先注释掉deb http://mirrors.tuna.tsinghu
