首先说一下，本人由于之后嵌入式开发移植的需求，因此主要改动的框架就是darknet。前面一篇博文主要介绍了我所使用的数据集及其预处理方式，本文我将对darknet中相关语义分割的修改进行介绍，供大家参考，如果大家有兴趣的话可以参考我的github主页：https://github.com/ArtyZe/yolo_segmentation  
目标检测数据集大全「包含VOC+COCO+YOLO三种格式+划分脚本+训练脚本」(持续原地更新)，建议收藏关注 ~
参考上图，由于σ函数将约束在(0,1)范围内，所以根据上面的计算公式，预测边框的蓝色中心点被约束在蓝色背景的网格内。约束边框位置使得模型更容易学习，且预测更为稳定。6)passthrough层检测细粒度特征passthrough层检测细粒度特征使mAP提升1。对象检测面临的一个问题是图像中对象会有大有小，输入图像经过多层网络提取特征，最后输出的特征图中(比如YOLO2中输入416*416经过卷积网
目录一、Yolo模型简介二、Java调用Yolo模型的方法1. 安装OpenCV2. 下载Yolo模型文件3. 编写Java代码三、Yolo模型的应用场景1. 自动驾驶2. 安防监控3. 医疗诊断4. 工业生产四、总结五、示例代码七、DL4J一、Yolo模型简介Yolo（You Only Look Once）是一种基于深度学习的目标检测算法，它可以在一张图像中同时检测出多个目标，并给出它们的位置和
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2023-09-10 10:37:15
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1.获取相机射线var ray = Camera.main.ScreenPointToRay(Input.mousePosition);
//GameObject.CreatePrimitive(PrimitiveType.Cube).transform.position = ray.GetPoint(10.0f);
transform.LookAt(ray.GetPoint(10.0f));2.
目前yolo目标检测有两个版本，分别为v1和v2。因工作需要用yolo算法检测人物，所以这段时间重点看了这两篇论文，并实现了对应的tensorflow代码。这里记录下在论文阅读过程中的一些细节信息，留给自己，同时也希望各位能指出本人理解错误的地方，谢谢！一：yolo v1关于yolo v1算法的详解在网上已经非常多了，在这里我大概叙述下算法的流程，以及在开发过程中遇到的一些想不明白的细节问题，以及
## 如何实现YOLO Java
### 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A(下载YOLO Java源码) --> B(导入源码到IDE)
B --> C(配置环境)
C --> D(训练模型)
D --> E(部署模型)
```
### 二、步骤和代码
#### 1. 下载YOLO Java源码
首先，你需要下载YOLO Ja
YOLO代码解读_model.py1 概述2 导入库文件3 parse_model_cfg()3.1 修正路径3.2 按行读取3.3 模型定义4 create_modules()4.1 基本单元4.2 YOLO网络结构的基本了解4.3 convolutional4.4 Upsample4.5 route4.6 shortcut层4.7 YOLO层4.8 记录返回5. YOLOLayer()5.1
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2023-08-25 17:26:57
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全文转载，仅供自己学习，侵删。RCNN：我们先来研究一下图片，嗯，这些位置很可能存在一些对象，你们对这些位置再检测一下看到底是哪些对象在里面。 YOLO：我们把图片大致分成98个区域，每个区域看下有没有对象存在，以及具体位置在哪里。 RCNN：你这么简单粗暴真的没问题吗？ YOLO：当然没有…咳，其实是有一点点问题的，准确率要低一点，但是我非常快！快！快！ RCNN：为什么你用那么粗略的候选区，最
一、可视化指标1.各类lossloss分为cls_loss, box_loss, obj_loss三部分： **cls_loss：**用于监督类别分类，计算锚框与对应的标定分类是否正确。 **box_loss：**用于监督检测框的回归，预测框与标定框之间的误差（CIoU）。 **obj_loss：**用于监督grid中是否存在物体，计算网络的置信度。2. metricsmAP(IoU@0.75)：
前言其实这篇文章重点在如何用Java的JNI调用C++的dll，记录一下，避免以后自己忘了.....原文发表在语雀文档上，排版更美观简介JNI—摘自百度百科JNI是Java Native Interface的缩写，它提供了若干的API实现了Java和其他语言的通信（主要是C&C++）。从Java1.1开始，JNI标准成为java平台的一部分，它允许Java代码和其他语言写的代
三、One-stage的代表—从YOLO到SSD3.1 YOLO系列算法尽管之前提到的Faster-RCNN系列算法大幅提高了目标检测的速度和准确度，但是其检测速度大概是10FPS左右，离实时视频检测还有一定距离。于是在2016年CVPR会议上，RGB提出了一种全新的目标检测框架，YOLO（You Only Look At Once）算法。尽管YOLO算法的精度不及Faster-RCNN，但是其速
一、深度学习经典检测方法1.检测任务中阶段的意义对于单阶段(one-stage)检测来说，输入一张图像，经过一个卷积神经网络，输出一个边界框，只需要得到框的（x1,y1）和(x2,y2)四个值即可，是一个简单的回归任务。 两阶段(two-stage)检测中，也是输入一张图像，输出是检测到的物体的边界框，但是在检测过程中，多加了一个RPN（区域建议网络），最终的结果是由一些候选框（预选框）
01-日常管理脚本-环境划分;
原创
2018-07-20 17:23:42
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# 使用Java开发YOLO
## 简介
YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，通过一次前向传播将图像分成多个网格，每个网格预测出一个边界框和该边界框所属的目标类别。YOLO简单高效，在目标检测领域被广泛应用。
本文将介绍如何使用Java开发YOLO，并提供代码示例。
## YOLO算法原理
YOLO算法将图像分成SxS个网格，每个网格负责预测B个边界框
之前写了一篇里面写了个脚本是将xml标注格式转换称Yolo格式，同时读取数据集划分。在训练自己的数据时，我发现没有现成的数据集划分文件，于是就写了这个小脚本来读取文件名，并划分成train/val/test三个文件。...
原创
2022-08-23 14:50:23
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# 教你用Java实现YOLO目标检测
在本文中，我们将介绍如何在Java中实现YOLO（You Only Look Once）目标检测。YOLO是一个高效的深度学习模型，能够快速地识别图像中的物体。以下是实现这一功能的大致流程和步骤。
### 实现流程
以下表格展示了实现YOLO目标检测的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
## Java YOLO 推理简介
YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的目标检测算法，它的特点是速度快，可以在实时场景下进行目标检测。而Java YOLO 推理是使用Java语言实现的YOLO算法，使得我们可以在Java环境下进行目标检测。本文将介绍如何使用Java YOLO 推理进行目标检测，并提供代码示例。
### YOLO 算法简介
YOLO算法是一种基
原创
2023-08-19 11:24:45
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# 如何实现Java YOLO模型
## 一、整体流程
首先，我们需要明确整个实现Java YOLO模型的流程。下面是一个简单的表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------|
| 1 | 下载YOLO模型权重文件 |
| 2 | 加载权重文件到Java程序
目录1. 介绍2. 关于yolo的cfg网络配置文件2.1 关于卷积层2.2 关于池化层2.3 关于捷径分支shortcut2.4 关于route 层2.5 关于上采样层2.6 关于yolo层3. 解析cfg 文件4. 代码1. 介绍根据 第二节 的步骤，生成了属于自己的 my_yolov3.cfg 配置文件，本章将介绍yolo 配置文件的内容
