搭建yum源仓库一、 搭建本地yum源仓库1. 使用光盘镜像搭建本地yum源仓库2. 配置yum文件3. 加载yum仓库缓存，下载软件测试二、搭建网络yum源1. 使用ftp的方式1.1. 在匿名用户的根目录下创建存放软件包的目录1.2. 挂载光盘文件，并将软件包拷贝到 `/var/ftp/pub/Centos7.9` 目录1.3. 使用客户机测试2. 使用http的方式2.1. 在有光盘镜像文
代码加数据python train.py
原创
2023-01-12 23:52:31
134阅读
YoloAll项目简介YoloAll是一个将当前主流Yolo版本集成到同一个UI界面下的推理预测工具。可以迅速切换不同的yolo版本，并且可以针对图片，视频，摄像头码流进行实时推理，可以很方便，直观的对比不同版本的yolo的推理效果，耗时等。自从YoloAll V1版本推出以后，得到了很多朋友的喜欢，大家也跟我一样，被众多的Yolo版本所困扰，有时为了比较两个不同版本的Yolo的效果，往往需要花费
代码结构构建网络，级联三个尺度的输出（相对于 gridcell）decode：网络输出转换为原图尺度边界框损失置信度损失分类损失代码展示import numpy as np
import tensorflow as tf
import core.utils as utils
import core.common as common
import core.backbone as backbone
之前一篇关于yolo的博客快速的将yolov5的demo运行起来体验了一下深度学习的威力，这篇博客以自己搭建口罩识别为例，主要记录一下尝试yolov5训练自有模型并成功运行的过程。我一开始准备在windows上测试的，但那台笔记本空间内存都有限，无法实现训练，只能测试训练好的模型。后来选择在自己的Mac Pro笔记本上面进行测试。要说明的一点是，在Mac上同样要准备好Tensorflow、PyTo
yolov5训练自己的目标检测模型1.克隆项目并配置环境1.1克隆项目进入GitHub下载yolov5源码 点此进入选择分支v5.0，并下载源码anaconda激活相应环境activate pytorch进入项目存放的地址E:
cd yolov5-master1.2 yolov5项目结构├── data：主要是存放一些超参数的配置文件（这些文件（yaml文件）是用来配置训练集和测试集还有验证集的路
安装yolov5安装命令如下下所示，包含了下载yolov5-6.1，及相关包安装命令。yolov5项目目前已经更新到6.2，支持对图像数据的分类，但使用较为麻烦，因此仅以6.1为例进行说明。安装yolov5后，切记不要安装wandb，使用该库会将自己的训练过程数据（loss和评价指标）上传到wandb.ai网站中，登录wandb.ai可以看到这些指标的可视化界面。而且，安装wandb后，运行项目都
大家好，我是极智视界，本文介绍了在 ubuntu 上编译 darknet 及 yolo 训练的方法。
原创
2022-04-19 17:33:44
743阅读
序：想要真正准确的的自动标注，的确不太现实，都能准确的自动标注了，还训练模型干嘛！所以本文所写方法是小量数据集预训练模型后，自动打标最后微调。 （上图是我的文件夹格式，将自己预训练后的模型放到指定位置）代码包含调用yolo模型。废话不多说！# coding=utf-8
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author : Helen
date : 2020-11-12 16:15
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YOLOX应该是对新手比较友好的的了，甚至他都把模型导出好了，可以直接参照他的部署demo直接应用。github链接YOLOX导出ONNX模型进入你的YOLOX目录，首先验证一下YOLOX是否能正常运行。python setup.py develop 运行：其中-n指模型名称；也可以-f指定，但我不懂，其实他教程中的-f和-n都指向了同一个文件，应该是需要自定义模型是才需要python tools
主要功能介绍本项目设计并实现了基于 yolov3 的行人目标检测算法，并将该目标检测算法应用在图像和视频的识别检测之中。实现的主要功能有：对静态图像 (jpg、png) 中的行人进行识别，并框选出行人目标所在位置对视频文件中的行人进行逐帧检测，并生成标记出行人位置的视频文件对流媒体（rtsp、rtmp 协议）进行处理和分析，实时标记行人位置，可用于对监控视频流的处理设计思路和实现方法yolov3
TensorFlow下使用YOLOv1训练自己的数据集+测试自己的模型一. 前期准备环境：（用cpu跑的）win10 + python3.6.8 + tensorflow2.4.1+pycharmps：本来打算用tensflow-gpu 1.4.2运行的，但是该代码是2.xx版本的tensflow,需要安装tensflow-gpu 2.x.版本，以及cu
学习一个模型的使用，往往是从参数开始的，弄懂了各个参数的作用，才能更好的进行应用，本文就对yolov5 模型各个参数进行详细的说明，并且提到了对__name__ == '__main__'的理解。 文章目录一、detect文件二、对于if __name__ == '__main__' 的理解三 对于parser = argparse.ArgumentParser()&nbs
batch:每一次迭代送到网络的图片数量，也叫批数量。增大这个可以让网络在较少的迭代次数内完成一个epoch。在固定最大迭代次数的前提下，增加batch会延长训练时间，但会更好的寻找到梯度下降的方向。如果你显存够大，可以适当增大这个值来提高内存利用率。这个值是需要大家不断尝试选取的，过小的话会让训练不够收敛，过大会陷入局部最优。subdivision：这个参数很有意思的，它会让你的每一个batch
Yolov4模型训练技巧总结Training Yolo v4 (and v3):AlexeyAB官方github介绍:训练对应的yolov4.cfg，cfg/yolov4-custom.cfg，cfg/yolov4-tiny.cfg，需下载对应的yolov4.conv.137，yolov4-tiny.conv.29 预训练模型How to improve object detection:1、修改
一，Scaled YOLOv4摘要1，介绍2，相关工作2.1，模型缩放3，模型缩放原则3.1，模型缩放的常规原则3.2，为低端设备缩放的tiny模型3.3，为高端设备缩放的Large模型4，Scaled-YOLOv44.1，CSP-ized YOLOv44.2，YOLOv4-tiny4.3，YOLOv4-large5，实验总结参考资料毕设项目演示地址: 链接
毕业项目设计代做项目方向涵盖：基于Py
reference link: Region CNN(RCNN)可以说是利用深度学习进行目标检测的开山之作。作者Ross Girshick多次在PASCAL VOC的目标检测竞赛中折桂，2010年更带领团队获得终身成就奖，如今供职于Facebook旗下的FAIR。 这篇文章思路简洁，在DPM方法多年平台期后，效果提高显著。包括本文在内的一系列目标检测算法：RCNN,Fast
目录 Object Detection with ImageObject Detection with Video 这篇文章只是基于OpenCV使用YOLOv3算法执行目标检测；不涉及到YOLOv3的理论原理、不涉及训练过程；也就是说仅仅使用训练好的模型文件基于OpenCV做测试；包括图片和视频； 只用作笔记，原教程地址：YOLO object detection with OpenC
目录一、配置二、准备相关文件进行训练三、使用labelImg标注图片1.安装labellmg2.使用 labellmg四.划分数据集以及配置文件的修改1.在VOCData目录下创建程序 split_train_val.py 并运行 2.将xml格式转为yolo_txt格式3.配置文件 五、聚类获得先验框1.生成anchors文件 2.修改
YOLO是什么？YOLO是目标检测模型。目标检测是计算机视觉中比较简单的任务，用来在一张图篇中找到某些特定的物体，目标检测不仅要求我们识别这些物体的种类，同时要求我们标出这些物体的位置。目标检测综述计算机视觉能解决哪那些问题--- 分类、检测、分割分割--语义分割、实例分割（全景分割）显然，类别是离散数据，位置是连续数据。上面的图片中，分别是计算机视觉的三类任务：分类，目标检测，实例分
