（转）ubuntu18.04下darknet的yolov3测试以及评价指标yolov3测试及评价训练可视化（Avg_loss Avg IOU）方法一方法二第一步、格式化log第二步、绘制loss第三步、绘制Avg IOU批量测试第一种、生成测试集的txt文件命令如下执行命令第二种、一、生成测试集的测试图片1）替换detector.c2）修改detector.c3）make4）开始批量测试AP，m
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2024-10-23 11:12:52
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YOLOV5项目复现一、YOLOv5 实现检测1.1 下载源码1.2 下载官方模型(.pt文件)1.3 配置虚拟环境1.4 进行测试二、YOLOV5 实现训练2.1 首先是准备数据集2.2 文件修改2.2.1 修改数据集方面的yaml文件2.2.2 修改网络参数方面的yaml文件2.2.3 修改train.py中的一些参数2.3开始训练2.4 ？三、个人对于yolov5的看法 首先说一下软硬件配
提前说明一下，我这里使用的时在windows10下的pycharm中的conda虚拟环境。记得提前下载yolov8的文件，链接：GitHub - ultralytics/ultralytics: NEW - YOLOv8 ? in PyTorch > ONNX > OpenVINO > CoreML > TFLite一、创建新文件1.1复制coco8-seg.yaml文件并
如何评价训练好的网络：首先网络有一个参数是loss值，这反应了你训练好的网络得到的结果和真实值之间的差距，具体的公式后续会补充，不过查看loss曲线随着迭代次数的增多，如何变化，有助于查看训练是否过拟合，是否学习率太小。训练指令：./darknet detector train cfg/voc-hand.data cfg/yolov3-voc-hand.cfg darknet53.conv.74
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2024-04-10 12:48:34
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因为实习工作的需要，要做一些目标检测的项目。用到了一些目标检测的网络，那就记录一下，这次就先记录一下yolov3的训练之路吧。1.数据集的准备安装labelImg软件，来标注自己的数据集。pip install PyQt5 -i http://pypi.douban.com/simple/
pip install labelimg安装完之后再终端输入labelimg就行，之后就可以开始标注数据了。
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2024-09-03 11:10:55
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背景 环境：Anaconda 、tensorflow_gpu==1.4.0 (这里就用1.4.0版本做演示了，虽然现在的已经是2.0版本了) 如下图是各个版本的cuda版本信息，在安装时需要看清楚，并不是所有的gpu版本都是cuda_8.0安装cuda 下载之后点击执行cuda（https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive）注意：（卸载显卡驱动
升级win10，结果电脑磁盘占用率，嗖嗖嗖的往上涨……但是，电脑操作却开启了“慢动作”模式，你的每一步操作，它都不想让你牢牢看清楚…… 而出现这种高CPU的情况，主要原因可以分为以下2点：第一：电脑的配置相对较低！Win10系统，对于电脑配置是有要求的，微软官方公布要求如下：所以，如果你的电脑配置不太适合，那么升级win10就无法完全适配，就会出现Windows运行卡顿，严重影响电脑正常
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2024-05-09 18:22:57
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YOLOv3学习之锚框和候选区域单阶段目标检测模型YOLOv3R-CNN系列算法需要先产生候选区域，再对候选区域做分类和位置坐标的预测，这类算法被称为两阶段目标检测算法。近几年，很多研究人员相继提出一系列单阶段的检测算法，只需要一个网络即可同时产生候选区域并预测出物体的类别和位置坐标。与R-CNN系列算法不同，YOLOv3使用单个网络结构，在产生候选区域的同时即可预测出物体类别和位置，不需要分成两
继caffe-fasterrcnn后，又一个yolo-darknet的配置教程，希望可以帮助大家。注意：1、请严格按照我提供的安装顺序安装，即ubuntu-opencv2.4.10-darknet-cuda7.5-darknet-test2、有些您复制的终端命令如果不能在终端运行，请注意英文全角半角问题，您可以将命令输入终端，无须复制粘贴命令 第一部分：Ubuntu14.04桌面版下载及
运行train.py下载的是yolov5-v5版本1、把模型文件的压缩文件上传到colab 2、!unzip /content/yolov5-5.0.zip解压缩 3、%cd /content/yolov5-5.0转移到当前文件夹 4、!pip install -r requirements.txt安装所有需要的库 5、打开画学习曲线的tensorboard工具 所有的训练loss等结果都会记录在
配置g++6而libtorch-gpu-1.6.0+cuda92+gcc6libtorch-gpu版本下载参考上一篇历史libtorch下载路径（自用）-CSDN博客本机原本为cuda9.0，但是配套的libtorch-gpu只有1.0.0-1.1.0版本支持cuda90，同时gcc版本要求为5，所以升级cuda版本，进行多个cuda版本管理。因为cudnn版本似乎9.0和9.2是一致的，所以偷懒
-------------------------------------------------------------------------------------------------训练心得 1. 在yolo中训练时，修改源码文件detector后需要make clean 后重新make，修改cfg文件后不需要 2. 很多博客中会要求修改src中的yolo.c文件，其实那是早期的版
Darknet在GPU上运行可以得到500倍的提速，编译使用GPU要求显卡是Nvidia卡并且正确安装了CUDA。GPU环境下的编译配置都是在 /darknet/Makefile 文件中定义的，GPU环境的编译有3点更改需要注意。
1. 更改Makefile前两行GPU和CUDNN的配置：
GPU=1CUDNN=1
2. 更改CUDA的路径48~51行，在"ifeq ($(GPU), 1)"
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2017-11-17 21:23:00
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【导读】近日，英伟达悄悄地发布了TensorRT 8，BERT-Large推理仅需1.2毫秒！同时还加入了量化感知训练和对稀疏性的支持，实现了性能200%的提升。项目已开源。2019年黄仁勋在GTC China正式发布了TensorRT 7，并称其是「我们实现的最大飞跃」。然而今年TensorRT 8的发布却十分低调。相比于7.0，TensorRT 8可以说是实现了2倍的性能提升。1.在1.2毫秒
一些不错的资源：一张图梳理YOLOv4论文Yolov4论文翻译与解析YOLOV4 论文原理 模型分析 机器学习36：YOLOV4相关理论知识整理网络结构：注意5，9，13为进行最大池化时的卷积核尺寸，其余的均为特征图尺寸。骨干网络：CSPDarknet找出输入网络分辨率、卷积层数量、参数量和层输入数量四者之间的最优平衡。Neck：SPP，PAN挑选能够增加感受野的额外块（additional bl
秀肌肉：官方版的YOLOv7相同体量下比YOLOv5精度更高，速度快120%（FPS），比 YOLOX 快180%（FPS），比 Dual-Swin-T 快1200%（FPS），比 ConvNext 快550%（FPS），比 SWIN-L快500%（FPS）。在5FPS到160FPS的范围内，无论是速度或是精度，YOLOv7都超过了目前已知的检测器，并且在GPU V100上进行测试， 精度为56
转战米国，经过一段时间的调整和适应，终于有时间整理下最近做的一个项目。从infra到云到大数据到AI，各个领域都应该保持学习，技术的道路从来都不是一帆风顺。1. 场景介绍MOBA玩家都比较熟悉不论是DOTA2还是LOL，游戏内会有minimap，为玩家提供位置、视野及信号等信息，帮助对局势进行判断。假设我们在一个非直播的比赛数据页面，通过小地图的数据，一方面帮助高玩在没有流量的情况下也能合理分析比
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2024-05-10 17:23:55
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1.安装Anaconda3 要点：All users, Add lib to system path cmd -> "conda -V" >>>4.10.1 2.安装Pycharm 3.创建虚拟环境 anaconda -> "conda create -n yolov5 python==3.8" -> "y" 【yolov5可以自己改！】 4.打开虚
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2024-03-03 09:04:48
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TensorRT Inference引擎简介及加速原理简介简介TensorRT加速原理TensorRT直接支持的层TensorRT--8-bit Inference结果 简介最近在做CNN卷积神经网络量化方面的工作，查阅资料发现TensorRT有新颖的思想，记录学习的知识，如有问题请指教！TensorRT是NVIDIA 推出的一款基于CUDA和cudnn的神经网络推断加速引擎(C++库)。相比于
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2024-03-21 14:53:24
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一、解决什么问题？二、怎么解决的？1.基本的思想？1.端到端的训练和实时检测。2.YOLO将输入图像划分为S*S个网络，如果一个物体的中心落在某个网格内，则相应网格负责检测该物体。3.在训练和测试时，每个网络预测B个bboxs，每个bbox对应5个预测参数，即bbox中心点坐标（x,y），宽高（w,h），和置信度评分。4.将物体检测任务看成是一个回归问题来处理，直接通过整张图片的所有像素得到bbo
