装K210的本地训练模型初心是防止电赛，或者其他大型比赛时云端训练的人数过多，从而训练时间过长，浪费大量时间。总得来说发现以下几个情况： Maix的本地训练：不知道是不是我的问题，我来来回回重新装了好几遍，但是最后都会显示“model numpy”版本过低，但是升级“numpy”后，又与其他model不兼容，于是放弃。MX-Yolov3：模型测试和模型转化[k210的模型是(.kmodel)，但
# Java调用YOLO模型
YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，它能够在单个神经网络中实现实时目标检测。在本文中，我们将探讨如何在Java中调用YOLO模型，实现目标检测功能。
## YOLO模型
YOLO模型是一种基于卷积神经网络的目标检测算法，它将整个图像看作一个整体进行预测，而不是分割成多个区域进行预测。这使得YOLO模型能够实现实时目标检测，并
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
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
基本步骤文件路径和基本参数设置 文件：类别名文件（如data_coco.names），配置文件（如cfg_yolov3.cfg）和权重文件（如yolov3.weights） 基本参数设置：非极大抑制阈值，图片高宽 读入模型：readNetFrom…套路 （1）blob=cv2.dnn.blobFromImage （2）net.setInput(blob) （3）outInfo = net.getU
运行前先下载yolov3的配置文件等，包括：coco.names，yolov3.cfg，yolov3.weights三个文件，可通过wget下载wget https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/data/coco.names?raw=true -O ./coco.names
wget https://github.com/pjreddie/d
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2023-08-11 12:09:07
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最近的工作开始要接入不同的sdk，类似支付宝和微信的接入，所以需要接触到不同的平台间的相互调用，例如Java和JavaScript、OC和JavaScript。 接下来看一下我最近总结的方法，其实网上都有，这里只是给自己加深印象做的记录。1.Java与JavaScript的相互调用1.使用cocos2d-js 3.0以上版本中的一个新特性，在android平台上可以通过反射直接在js中调用java
AI：OpenCV结合YOLO3目标检测自然世界中的物体，Python实现YOLO (You Only Look Once) 。YOLO的工作原理示意图： 使用yolo做AI目标检测，可使用yolo做好的模型和数据，首先需要到yolo v3的官方github下载cfg，weight，和name分类器。下载连接：https://pjreddie.com/media/files/yolov3
OpenCV 早在 3.x版本就涵盖 dnn 模块，使用 OpenCV 能更简别的直接运行已训练的深度学习模型，本次采用在目标检测中最强劲的 Yolo v3进行文件准备yolov3.cfg ，coco.names 与 yolov3.weights，yolov3.weights 可从 Yolo 官网进行下载：下载地址 yolov3.cfg 与 coco.names 在 GitHub 上直接搜寻即可，
sys.argv 命令行参数List，第一个元素是程序本身路径 import sys
for i in range(len(sys.argv)):
print sys.argv[i] sys.modules.keys()
返回所有已经导入的模块列表
基于deepstream5.0 python api 实现yolov3视频检测目前全网和官网都没有提供详细案例，本作为python api实现yolov3开山篇，下面给出超级详细步骤，关注我的github，如果可以请给我star。项目目前情况：实现了对象检测、置信度、边框信息获取，遗憾的是暂时没有实现怎么获取图像数据，这个等大佬来弄了。下面是详细安装和运行步骤：本文项目地址（别忘了顺手star）：
@Author：Runsen上次讲了yolov3，这是使用yolov3的模型通过opencv的摄像头来执行YOLOv3 对象检测。导入所需模块：import cv2
import numpy as np
import time让我们定义一些我们需要的变量和参数：CONFIDENCE = 0.5
SCORE_THRESHOLD = 0.5
IOU_THRESHOLD = 0.5
# network
第一步 下载源码YOLOv4 https://github.com/AlexeyAB/darknet Download ZIP 并解压第二步 创建虚拟环境 详见第三步 配置OpenCVpip install opencv-python
pip install opencv-contrib-python第四步 制作自己的数据集1.标注自己的数据集详见2.在 darknet-master文件下创建 d
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
背景：在实际的网络传播中，经常会遇到多个实体在同一网络中传播的情形，比如两个相互竞争的品牌手机在社交网络上推广传播，或者是某热点事件的官方消息和谣言在网络中传播。 为了方便起见，我们考虑独立级联模型在两个实体传播中的推广。一个对独立级联模型的自然推广就是对每个实体都按独立级联模型来传播，且各自有一套传播参数。传播中的竞争性表现为如果一个结点已经接受了一个实体，那
一、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，用来在一张图片中找到特定的物体，目标检测不仅要求对物体的种类进行识别，同时要求我们对物体的位置进行标记。而且YOLO相比于以往的带有建议框的神经网络，速度大有提升。类别是离散数据，位置是连续数据。二、yolo的原理 目标 我们的目的是找出一张图片上物体的位置和种类，这其中包含5个信息：物体的中心位置（x，y），物体
目录1. 原理2. 代码实现2.1 数据集2.2 独立级联 1. 原理独立级联模型在影响力最大化任务中属于比较经典的影响力传播模型。具体来讲，针对某一具体传播的实体（谣言、绯闻、产品等），将图中的每个点描述为两种可能状态：不活跃（inactive）和活跃（active）。不活跃状态表示该个体还没有接受对应实体，而活跃状态表示该个体已经接受对应的实体。节点从不活跃状态变为活跃状态表示该节点接受了对
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2023-09-02 08:23:22
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这是一道小学升初中的测试题。题目给定了一个视频，要求我们检测出里面的人，并且判断是否有人在翻越围，是则给出警报信息，同时要求我们要播放视频。这道题的思路很简单，可以这样来做。首先给定出报警区域，检测视频中行人位置，判断是否在报警区域内。检测行人有多种方法，其中，yolo算法应该是效果最好的一种方法了，用yolo算法需要下载以下几个文件，我放在百度网盘中，大家可以自行提取。链接：https://pa
# 独立级联模型的实现流程
## 概述
独立级联模型是一种常见的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。本文将指导你如何使用Python实现独立级联模型，从数据准备到模型训练和预测的全过程。
## 实现步骤
下面是实现独立级联模型的步骤，我们将使用Python中的`scikit-learn`库来完成。
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 数据准备 | 收集并准备数据集 |
| 特
目录step1 制作数据集step2 训练模型step3 测试step4 可视化训练日志 Darknet深度学习框架是由Joseph Redmon提出的一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架，具体的环境搭建可以参考之前写的一篇文章： 基本环境搭建成功后，就可以使用自己制作的数据集训练自己的yolo模型了。文中出现的使用的已标注好的数据集来自：step1 制作数据集1、 （1）按照 中制作数据集
