文章目录一、前言1.结构图2.步骤3.loss值二、手识别0.图片1.下载项目框架2.标签分类3.训练4.测试三、总结 一、前言小王在毕设之余疯狂追剧，最近痴迷于《权利的游戏》中龙母的美貌，太?了 当然，二丫 和 雪诺 的故事线也非常好看，我喜欢剧透，欢迎大家向我剧透。? 当然了，小王也不能忘记毕设进度啦——好像是什么手语识别来着？哈哈哈哈，用最近了解的yolo跑个模型测试一下下吧，嘻嘻，效果还
哈喽大家好 ！ 我是唐宋宋宋，很荣幸与您相见！！！我的环境：cuda：11.1cudnn：8.7.0TensorRT：8.4.1.5首先需要下载TensorRT，官网链接附下：NVIDIA TensorRT 8.x Download | NVIDIA Developer注：下载TensorRT版本需要和你电脑上的cuda版本对应 yolov5的代码需要大家上github自己扒 链接已经提供。Git
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2024-08-22 07:31:26
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2024-05-30 08:45:22
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目录原理篇：一、YOLO v1回顾二、YOLO v2介绍代码篇三、YOLO v2的tensorflow2实现原理篇：一、YOLO v1回顾下图是YOLO v1的整体网络框架图： ●主要的检测思路： 1.首先使用CNN对输入图片提取出尺寸为S*S的特征图，特征图上每个像素点映射回原图就表示原图的1个区域，所以该特征图可以把原图分成S*S个网格区
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2024-07-29 13:46:48
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论文地址：YOLO9000: Better, Faster, Stronger 项目主页：YOLO: Real-Time Object Detection概述 时隔一年，YOLO（You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection）从v1版本进化到了v2版本，作者在darknet主页先行一步放出源代码，论文在我们等候之下终于
YOLO总体特点：相比先提出候选框再做检测的two-stage方法，yolo是一种one-stage的检测方法，所以具有速度优势。将物体检测转化为回归问题，输出每个网格对应的归一化 xywh+置信度+类别onehotfeature map，每个网格的feature map对应输出的回归 y损失函数：分类损失+有目标损失+无目标损失+矩形框损失YOLOV1:对PASCAL VOC数据划分7*7网格，
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2024-03-10 22:10:49
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文章目录文章说明导入需要的库设置参数创建保存路径构建模型测试完整代码 文章说明本系列文章旨在对 Github 上 malin9402 提供的代码进行说明，在这篇文章中，我们会对 YOLOv3 项目中的 test.py 文件进行说明。如果只是想运行 Github 上的代码，可以参考对 YOLOv3 代码的说明一文。导入需要的库import cv2
import os
import shutil
i
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2024-07-06 15:31:07
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yolov5 release 6.1版本增加了TensorRT、Edge TPU和OpenVINO的支持，并提供了新的默认单周期线性LR调度器，以128批处理大小的再训练模型。YOLOv5现在正式支持11种不同的权重，不仅可以直接导出，还可以用于推理(detect.py和PyTorch Hub)，以及在导出后对mAP配置文件和速度结果进行验证。 比如，onnx文件的导出： onnx导出
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2024-05-09 19:34:41
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学习yolo也有一段时间了，一直在死磕yolov3,最后想想还是先把yolov2先好好捋一遍吧，原理搞懂不难，代码实现对于我这种基础比较差的人，还是有一点难度。好了废话不多说，我们先看看yolo算法的相关原理吧。 Tensorflow-YoloV21、YOLOv2论文解读2、tf2-yolov2代码实现2.1 训练数据预处理2.1.1 统一改变输入图片尺寸2.1.2 解析XML文件2.1.3 读取
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2024-04-25 15:47:21
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一、参考资料项目源码pytorch yolo5+Deepsort实现目标检测和跟踪工程落地YoloV5 + deepsort + Fast-ReID 完整行人重识别系统（三）yolov5-deepsort-pedestrian-countingYolov5-Deepsort-Fastreid二、相关介绍Deepsort是实现目标跟踪的算法，从sort（simple online and realt
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2024-01-05 20:33:54
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发现知乎编辑器支持二级标题了上个月公司繁琐的事情实在是太多了，基本上每天都加班，想来已经很久没有更新文章了，今日利用清明放假的时间，是时候总结一下上篇一文中介绍的【mac环境tensorflow的安装及更新，含人脸识别】中遗留的内容【人脸识别】了人脸识别主要分为四大块：人脸定位（face detection）、 人脸校准（face alignment）、 人脸确认（face veri
第一：装的Python版本不同我们要注意，这里由于博主的文章是21年发布的，但是有向我一样的初学者是刚下载的python，而现在python的版本已经到了3.10（其实一般不会装最新版啦，我也是后来装其他环境时才知道引嘤嘤嘤）。所以在进行这项步骤时，最后我们应该写为我们自己的python的版本，例如： conda create -n pytorch python=3.10 第二：Pyt
基于Tensorflow2的YOLOV4 网络结构及代码解析（4）——Loss和input本部分介绍yolov4源码中Train中内容，包括Input，Loss和训练方式等。在训练的过程中用到了一些tricks，包括mosaic数据增强，Cosine_scheduler 余弦退火学习率，CIOU以及label_smoothing 表情平滑等。在这篇博客中不做详解，将在下篇博客中进行详细剖析。本篇博
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2024-08-09 09:10:28
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Tensorflow+Keras+Yolo v3在anaconda3下配置全过程写在前面：这个配置过程仅为安装和测试教程，不涉及训练部分，最终使用的权重是YOLO官网提供已经训练好的，下载链接：https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights环境： 硬件平台：战神Z6-SL7D1Intel Core i7-6700HQ四核处理器GTX960M(2G显存
Yolov5——pytorch环境搭建：一． 准备工作：Cuda 、Anaconda安装、yolov5源码下载1.cuda版本查看：如果没有下载cuda的话，自行百度即可。查看本机电脑cuda版本的方法：方法一：在电脑桌面右击选中NVDIA控制面板打开界面后点击左下角系统信息点击组件后，在产品名称一栏即可查看CUDA版本方法二：win+R打开cmd，输入nvidia-smi 附上cuda安装教程：
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2024-01-11 10:32:11
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我会持续分享一些编程和机器学习相关的心得或理解，感兴趣的可以关注下^-^!!!趣闻震惊：YOLO之父宣布退出CV界：出于道德考虑，不希望算法用于军事和隐私 这意味着，经过多个版本的迭代，越来越好的yolo将不会迎来根正苗红的新版本Yolo v4了，这确实是令人遗憾的事情，不过，对于YOLO之父给出的理由：“不希望算法用于军事和隐私”，却能看的出，YOLO之父是一个有责任心、有担当、胸怀
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2024-10-14 17:55:14
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最近我一直在使用Tensorflow中的YOLO v3。我在GitHub上找不到任何适合我需要的实现，因此我决定将这个用PyTorch编写的代码转换为Tensorflow。与论文一起发布的YOLO v3的原始配置可以在Darknet GitHub repo中找到。我想分享我的代码，以及我在实现它时遇到的一些问题的解决方案。我不会过分关注与实施无关的方面。我假设您熟悉CNN，目标检测，YOLO v3
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2024-05-27 06:33:13
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△ 来自YOLOv3原作者YOLOv3，快如闪电，可称目标检测之光。PyTorch实现教程去年4月就出现了，TensorFlow实现一直零零星星。现在，有位热心公益的程序猿 (Yunyang1994) ，为它做了纯TensorFlow代码实现。这份实现，支持用自己的数据训练模型。介绍一下TensorFlow实现，包含了以下部分：· YOLOv3架构· 权重转换器 (Weight Conv
使用tensorflow lite部署模型1.转换成tflite文件2.跑通官方demo3.连接手机调试4.更换自己的模型 这里放一个小伙伴的共识：tensorflow的版本兼容就是个大坑，不要靠近，会变得不幸。本来我不信邪，现在我只想说，不要用奇奇怪怪的tf模型转tflite,非要转就用常见的吧，呜呜呜。 这是一篇未成功的tensorflow lite踩坑记录，我打算转战onnx
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2024-04-29 18:44:05
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神经网络学习小记录62——Tensorflow2 利用efficientnet系列模型搭建efficientnet-yolov3目标检测平台学习前言什么是EfficientNet模型源码下载EfficientNet模型的实现思路1、EfficientNet模型的特点2、EfficientNet网络的结构EfficientNet的代码构建1、模型代码的构建2、Yolov3上的应用 学习前言重新训练
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2024-05-15 03:12:00
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