YOLO目标检测Train训练自己的数据时需要修改几个文件，也可以自己新建。列表如下：data/voc.namescfg/voc.date 第一步：下载预训练权重，放在darknet文件夹下wget https://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74第二步：如果你想训练其他类别的目标，可以参考着自己新建一个.names和.data文件。这
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2024-08-01 09:24:00
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ML主要分为训练和预测两个阶段,此教程就是将训练好的模型freeze并保存下来.freeze的含义就是将该模型的图结构和该模型的权重固化到一起了.也即加载freeze的模型之后,立刻能够使用了。下面使用一个简单的demo来详细解释该过程,一、首先运行脚本tiny_model.py#-*- coding:utf-8 -*-
import tensorflow as tf
import numpy a
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2024-06-18 05:49:59
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# PyTorch使用EfficientNet加预训练权重
在深度学习中，模型的选择以及权重的初始化对最终结果的影响极为重要。EfficientNet是一种高效的卷积神经网络架构，它在多种图像分类任务中表现出色。本篇文章将介绍如何在PyTorch中使用EfficientNet，并利用预训练权重来加速模型的训练和提高分类精度。
## 什么是EfficientNet？
EfficientNet是
除了本文，大白还整理了如何深入浅出人工智能行业，算法、数据、目标检测、论文创新点、求职等版块的内容，可以查看：点击查看。此外本文章Yolov5相关的代码、模型、数据等内容，可以查看下载：点击查看。当然下方也列出了，如何通过官方链接的方式，下载的过程，也可以查看。1. 下载Yolov5代码及模型权重1.1 下载Yolov5代码登录github链接：https://github.com/ultraly
from ultralytics import YOLO
if __name__ == '__main__':
# 加载模型
model = YOLO(r'yolov8.yaml') # 不使用预训练权重训练
# model = YOLO(r'yolov8.yaml').load("yolov8n.pt") # 使用预训练权重训练
# 训练参数 -------
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2024-06-07 09:07:29
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机器之心发布机器之心编辑部在本文中，微软亚洲研究院的研究员和实习生们提出了一个简单且高效的无监督预训练方法——参数化实例分类(PIC)。和目前最常用的非参数化对比学习方法不同，PIC 采用了类似于有监督图片分类的框架，将每个实例或图片看作一个独立的类别进行实例分类从而进行无监督学习。与 SimCLR 或 MoCo 这类方法相比，PIC 不需要处理潜在的信息泄漏问题，因此结构简单直观。研究者在实验中
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2024-06-06 12:37:04
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EfficientNet算法笔记论文：EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks论文链接：https://arxiv.org/abs/1905.11946代码链接：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/effic
直接加载时以上问题都会导致报错，下面的代码可以实现正确加载，只加载网络层名称和权重形状一致的层，不一致时保留目标网络的。import torch
from typing import OrderedDict
def load\_pretrained(dict1: OrderedDict, dict2: OrderedDict):
"""
加载预训练权重，键（网络层名）或值（网络权重）
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2024-08-06 13:09:52
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windows系统下YoLov8改进模型训练自己的数据集yolov8 github下载1、此时确保自己的数据集格式是yolo 格式的（不会的去搜教程转下格式）。你的自制数据集文件夹摆放主目录文件夹摆放自制数据集data.yaml文件路径模板path: ../datasets/VOCdevkit
train: images/train # train images (relative to 'p
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2024-04-14 13:34:49
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机器学习主要通过计算的手段从数据中提取出相应的模型，也就是说，机器学习的输入是数据，经由学习算法，输出相应的模型，以后我们就可以基于这个模型解决实际问题了。在机器学习中，输入数据被称为数据集，数据集被分为训练集和测试集。训练集用来通过学习算法训练模型，而测试集则用来评估我们的模型性能。数据集中包含一条条样本，样本则是由属性或特征构成的。例如描述人的数据，其中包含特征身高(cm)，体重(kg)，脸型
１ 下载darknet并编译测试 (1) 下载darknet源码并编译git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet如果使用CPU，直接make如果使用GPU，需要先修改Makefile文件，修改部分如下GPU=1
CUDNN=1
...
NVCC=/usr/local/cuda/bin/nvcc然后make(2) 运行demo进行
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2024-03-22 09:39:14
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一、环境部署： 代码下载：https://github.com/ultralytics/yolov5 创建虚拟环境： conda create -n yolov5 python==3.7 进入环境 ： conda activate yolov5 安装所需库： pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirement
">train.py是yolov5中用于训练模型的主要脚本文件，其主要功能是通过读取配置文件，设置训练参数和模型结构，以及进行训练和验证的过程。具体来说train.py主要功能如下：读取配置文件：train.py通过argparse库读取配置文件中的各种训练参数，例如batch_size、epoch、learning_rate等等，以及模型配置文件的路径、权重文件的路径等。构建模型结构：tr
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2024-05-15 10:10:20
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前言长期做预训练的小伙伴，可以关注一下这个技术点即adapter，最近关于这方面的工作还挺多的，其是这样一个背景：在不遗忘以前学到知识前提下，怎么向大模型中持续性注入知识。今天就给大家带来两篇最新的相关工作，开拓一下思路～，感兴趣的小伙伴可以去查更多相关的paper。当然了该想法也不是特别新鲜，之前已经有很多类似的想法工作了，所以大家在看的时候一方面是学习一下其设计的思路，另一方面更重要的是学习其
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2024-08-20 10:39:03
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一、 OpenMMLab介绍OpenMMLab 是一个用于学术研究和工业应用的开源算法体系，于2018年年中开始，由 MMLab（香港中文大学多媒体实验室）和商汤科技联合启动。OpenMMLab 致力于为计算机视觉领域的重要方向创建统一且开源的代码库，推进可复现算法生态的建立；目前为止 OpenMMLab 已经陆续开源30多个视觉算法库，实现了300多种算法，并包含2000+预训练模型，涵盖2D/
# 使用PyTorch加载EfficientNet预训练模型
EfficientNet是一种先进的卷积神经网络架构，它通过复合缩放策略，在保持高准确率的同时极大地提高了模型的效率。借助PyTorch库，我们可以轻松加载和微调预训练的EfficientNet模型来处理自己的数据集。
## 安装所需的库
在开始之前，我们需要确保安装了`torch`和`torchvision`库。如果尚未安装，可
原创
2024-09-29 05:55:12
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1.前置之前对语义分割看待的角度都是微观的，即实现每一个像素的分类，而DFN从宏观角度来分析语义分割，将语义分割看作一个任务，将一致的语义标签分配给一类事物，而不是每个像素。按照这一角度，语义分割中就会存在类间不一致和类内不一致的问题。注意力机制：把注意力集中到重要的点上，忽略其他不重要的点。注意力机制可以帮助模型为输入图像的各个部分分配不同的权重，提取更关键、更重要的信息,使模型能够做出更准确的
利用YOLOV5训练自己的数据/执行以下命令做好准备工作git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # 下载 yolov5 项目
python3 -c "from yolov5.utils.google_utils import gdrive_download; gdrive_download('1n_oKgR81BJtqk75b00eAjdv0
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2024-06-04 06:53:40
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手写字体识别是一个很好练习CNN框架搭建的数据集。下面简单讲述一下整个模型构建的思路： 整个模型通过两次卷积、两次亚采样以及两次全连接层，整个结构比较简单，也易理解。其中，两次卷积层的大小都为5x5，过滤器分别为32和64个，为了不改变图片的大小，设置padding参数为“same”，步长为1，激活函数为Relu；两次亚采样层（Pool）的大小都为2x2，步长设为2，以至于图片尺寸缩小一倍。
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2024-06-03 10:25:28
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预训练权重，顾名思义，就是预先训练好的权重，这类权重是在大型数据集上进行训练的，训练出来的权重是普遍通用的，因此不必担心是否符合自己的实际情况，我们个人往往很难训练出预训练权重的效果。并且如果不使用预训练权重的话，那么训练就会从0开始，模型没有找到好一点的感觉，它会花费相当的时间渐入佳境，这样一部份时间是我们不希望看到的，因此在进行训练自己的模型时，通常都要使用预训练模型。能大家会有疑问，预训练权
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2023-12-11 19:20:00
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