一、前言之前一阵子一直在做的就是怎么把yolo项目部署成c++项目，因为项目需要嵌套进yolo模型跑算法。因为自己也是本科生小白一枚，基本上对这方面没有涉猎过，自己一个人从网上到处搜寻资料，写代码，调试，期间遇到的bug不能说多，只能说很多！！！最开始的思路一直都是，有没有什么办法能够直接用C++代码直接调用整个yolo项目，也就是如何用C++调用python项目。这期间真的，碰壁不少，先是安装o
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
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2024-07-29 14:44:07
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如上图，日志分为三部分一、第一部分第一行 ： 加载初始权重。第二行 ：Learning Rate：当前学习率，小数点后大于4位数后，用科学计数法表示。Momentum：当前动量参数。Decay：当前权重衰减正则项。第三行 ： Resizing，对输入的图片进行标准化。第四行 ： 不知道什么意思，但每次开始都会变，如果你知道，非常感谢在评论留言。 cfg配置文件里的random=1时（打开随机多尺
[net]
batch=64 每batch个样本更新一次参数。
subdivisions=8 如果内存不够大，将batch分割为subdivisions个子batch，每个子batch的大小为batch/subdivisions。
在da
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2024-10-31 09:47:56
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文章目录1 概述2 Yolo系列模型2.1 基石 - Yolov12.1.1 Yolov1的网络结构2.1.2 Yolov1的feature map2.1.3 Yolov1的训练2.1.4 Yolov1的预测2.1.5 Yolov1小结2.2 Yolo9000 - Yolov22.2.1 Better2.2.1.1 引入了Batch normalization2.2.1.2 高分辨率的分类器2.
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2024-04-10 18:00:57
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YoloV3学习笔记（三）： 文章目录YoloV3学习笔记（三）：1.训练部分2.侦测部分代码 直接上代码：1.训练部分 因为我们最后输出的是N 24 H W的格式，其中24 = 3×8 8表示：置信度，回归，分类 置信度采取：二分类交叉熵 回归采取：BCE 分类采取：多分类交叉熵 3表示：3个框。from torch import nn,optim
import
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2024-09-13 13:55:34
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darknet训练自己的数据，官方提供了一个训练VOC的例子，我们参照这个例子，来训练我们自己的数据。1. 准备数据集 首先我们应该准备好我们自己的数据集用于训练。要训练一个自己的网络，我们需要有训练集和测试集。在这里，我们建立两个文件夹train和val用于存放这两类数据。
python使用yolov3/yolov3-tiny训练好的权重文件.weights进行行人检测，批量测试自定义文件夹下的图片并输出至指定文件夹目录一、写在开头最近在做毕业设计，研究的是目标识别与追踪，前段时间打算只用opencv识别个简单的目标就算了，但参考着论文硬着头皮撸了一星期的图片预处理，到了后面的识别部分，实在做不下去了，太南了！也不知道怎么具体去改其中的一些参数(数学不太好，害...)
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2024-07-29 17:26:26
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何恺明，RBG，Piotr Dollár。三位从Mask R-CNN就开始合作的大神搭档，刚刚再次联手，一文“终结”了ImageNet预训练时代。他们所针对的是当前计算机视觉研究中的一种常规操作：管它什么任务，拿来ImageNet预训练模型，迁移学习一下。但是，预训练真的是必须的吗？这篇重新思考ImageNet预训练（Rethinking ImageNet Pre-training）就给出了他们的
模型介绍OpenVINO支持Mask-RCNN与yolact两种实例分割模型的部署，其中Mask-RCNN系列的实例分割网络是OpenVINO官方自带的，直接下载即可，yolact是来自第三方的公开模型库。这里以instance-segmentation-security-0050模型为例说明，该模型基于COCO数据集训练，支持80个类别的实例分割，加上背景为81个类别。OpenVINO支持部署F
开发前准备在这里先梳理一下整个脚本开发用到的东西：python解释器 / 3.7.4版本pycharm / 版本随意pytorch / 最好10.2版本 / 11.3版本yolov5代码文件 / 6.0版本anaconda / 版本随意一、虚拟环境的创建该部分会用到anaconda prompt，具体操作如下：如图所示，打开anaconda prompt后默认的环境会在base环境下 所以我们需要
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2024-08-08 20:21:56
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本篇博客主要是对于train文件以及yolov5s.yaml文件进行讲解，yolov5代码虽然一直有在更新但整体的框架基本相似。1.Usage该部分是作者的一个说明。 第一行表示我们传入的data数据集是coco128数据集，权重模型是yolov5s模型，–img表示图片大小640，第二行与第一行的主要区别在于，第一行是在加载yolov5s的权重基础上进行训练，而第二行是在配置yolov5s网络结
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2024-05-15 08:52:03
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yolov7代码仓库：GitHub - WongKinYiu/yolov7: Implementation of paper - YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors本人认为yolov7有三个重要的配置文件第一个是cfg→training下面的yolov7
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2024-08-13 08:44:03
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YOLO配置文件理解 "转载自" darknet对应代码 找到cfg文件解析的代码，选择detector demo 作为入口 darknet.c文件 main 函数开始 Detector.c文件 run_detector函数 parse_net_options函数 learning_rate为初始学
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2021-12-29 18:12:41
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文章目录1.可能需要针对以下几个方面进行优化和调整：2.出现大量误报会直接导致精确率和准确率明显下降。3.解决办法，采用最简单的样本均衡3.1.样本均衡3.2.添加负样本3.3. 增加大量负样本可能会导致正样本漏检的情况 1.可能需要针对以下几个方面进行优化和调整：数据集质量： 确保你的训练数据集质量良好，包含足够多的代表性样本，并且标注准确无误。低质量的训练数据集可能导致模型学习到错误的特征，
如果你有什么问题，希望跟我能够一起交流接下来我们进入正题。在YOLO初体验中，应用到了一个后缀名为cfg的文件，在darknet中有一个文件夹，下面有各种各样的cfg文件这些cfg文件都是YOLO的配置文件，负责YOLO所需数据集的训练工作，接下来，给大家详细讲解一下配置文件。讲解配置文件，我以 yolov2-tiny.cfg 文件为例。该文件具体内容如下：[net]# Testing
原创
2022-09-07 10:46:09
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先放本人准备的资源：（不定期更新，上次更新时间：2023/9/6）katago引擎(v1.13.0，GPU，windows)+权重压缩包。阿里云盘下载 权重是目前katago自对战评级的顶级版本之一（kata1-b18c384nbt-s7192213760-d3579182099）。sabaki安装包(v0.52.2，windows)，自带中文。阿里云盘下载
以上资源分别来自开源地址：
https
提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 主题如何下载代码，就不过多交代，网上都有，这里我们直奔主题，在对下载后的压缩包进行解压后，整个项目的文件结构入下图所示：1 .github文件夹.github文件夹打开后有两个文件夹如下图所示：这两个文件夹我也不知道有什么作用，因为在用的过程中没有涉及到这两个文件，所以也没有太关注。
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2024-06-13 21:49:14
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在新的YOLO5代码中，其中的超参数设置文件已经变成了5个，如下：放在data文件夹下得hyps文件夹中。 作者对于这些文件的解释如下：这是什么意思呢？可以翻译为中文看看：这样是不是就比较清楚了。这个文件的调用命令在train.py里面，如下： 那么我们接下来看看这个 hyp.scratch-med.yaml超参数设置文件里面都有些什么内容吧。#YOLOv5 ? by
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2024-03-27 14:06:21
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Contents1 绪论2 Better3 Faster（从网络框架角度）4 Stronger YOLOv2的论文全名为YOLO9000: Better, Faster, Stronger，是对于yolov1的改进。1 绪论 这篇论文的主要工作有：使用一系列的方法对YOLOv1进行了改进，在保持原有检测速度的同时提升精度得到YOLOv2；提出了一种目标分类与检测的联合训练方法，同时在CO
