Windows 10下安装配置Caffe并支持GPU加速
基本环境建议严格按照版本来 - Windows 10 - Visual Studio 2013：网盘链接 - Matlab R2016b： 网盘链接- Anaconda：官网链接 - CUDA 8.0.44：官网链接 - cuDNN v4：官网链接
YOLOv8依旧是Ultralytics的巨作，这是备受赞誉的实时对象检测和图像分割模型的最新版本。 YOLOv8 建立在深度学习和计算机视觉的前沿进步之上，在速度和准确性方面提供无与伦比的性能。 其流线型设计使其适用于各种应用程序，并可轻松适应从边缘设备到云 API 的不同硬件平台。yolov8的推理速度对比如下，极大的提高了训练速度。1、安装：官方提供了两种形式的安装方法，这里如果只是玩玩的话
四、任务管理器优化1、标识硬盘类型win1020H1新版本中，任务管理器“性能”标签下增加了磁盘类别，很容易看出你的硬盘是HDD还是SSD，用户可以直观区分是机械硬盘还是固态硬盘。对于装有多硬盘的玩家来说，就显得非常有用了。2、显示显卡温度任务管理器还新增GPU温度显示，不用再安装第三方软件，也能知道显卡温度。目前这项功能仅支持NV系独立显卡，暂时还不支持AMD和集成显卡。此外显卡的驱动，也要升级
Tensorflow-GPU加速安装教程需要使用的安装包和版本python3.6： 使用Anaconda进行安装，下载地址：https://pan.baidu.com/s/1B6j3bLlV4MwhOXEYn3wo5A 提取码：iu5rvs2017：（在此我使用的是community版本）下载地址：https://pan.baidu.com/s/1Lln-I9YM7QT66GAdm1gIgA 提取
实验环境：Ubuntu 18.4.0.1文本编辑器：Vscodeyolo官网上，调用主函数的命令如下：./darknet detect cfg/yolov3.cfg cfg/yolov3.weights data/person.jpg可以看出输入的参数分别是（他们都是以字符串形式输入的）：0：./darknet 1：detect 2：cfg/yolov3.cfg
前言最近在学习yolov5模型，然后用onnxruntime在linux平台上搭建一个GPU推理环境，运行一下，顺带记录一下环境搭建的整体过程，记录一下踩坑经历，造福后来人，也避免自己忘记了，可以回来再看看。其实onnxruntime + OCR的三个模型在linux + GPU环境的部署，去年玩过一次，没想到这次搭建yolov5，居然花费了将近两天时间，就是因为没有写文章记录的原因，肯定是的。代
yolov5 （Macre）目录 文章目录yolov5 （Macre）一、yolov5介绍1 四种网络模型2 yolov5 输入结构2.1 **Mosaic数据增强**2.2 **自适应锚框计算**2.3 **自适应图片缩放**3 Backbone 主干网3.1 **Focus结构**3.2 **CSP结构**4 Neck5 输出端5.1 **Bounding box损失函数**5.2 **nms
YOLO v4它来了，速度效果双提升，研究者对比了 YOLOv4 和当前最优目标检测器，发现 YOLOv4 在取得与 EfficientDet 同等性能的情况下，速度是 EfficientDet 的二倍！此外，与 YOLOv3 相比，新版本的 AP 和 FPS 分别提高了 10% 和 12%。迅速引起了 CV 社区的关注。 YOLO v4 论文：https://arxiv.org/abs/2004
YOLOv4中相关优化方法1.Bag of freebies（增加训练时间，不影响推理速度下提升性能）1.1 数据增强：亮度、对比度、色调、饱和度、噪音等随机缩放、裁剪、翻转、旋转等模拟遮挡random erase or CutOut: 随机将图像中的矩形区域随机填充像素值或置零MixUp：将两张图像按照一定比例因子进行叠加融合，该比例因子服从B分布。融合后的label包含两张图像的所有标签。Cu
1、下载工程两种方式：1.1 通过git克隆 git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git1.2 到GitHub上直接下载 有时候服务器上内网限制，克隆不下来，不知道原因是啥，有可能是公司内网限制了，本人通过这种方式下载的工程
最近想试一下使用Yolov4做目标检测的效果，想要用最快的速度做出效果来，尝试了使用pytorch，
但是由于需要转换为C++，把训练好的pth文件转换为pt文件应用的过程中出现了各种各样的问题，暂时不想花费大量的时间在这件事情上，所以转而选择了直接使用darknet。
以下全程使用windows，各项配置不发生变化。测试过程中有一个小发现：我自己训练用的图像是三通道的图像，训练出来的模型用在单通
最近在做工业产品缺陷检测相关的项目，调研了目前目标检测方向的一些深度神经网络方法，最终确定使用yolov3。Yolov3源码及vs工程首先到 https://github.com/AlexeyAB/darknet 克隆最新版本的代码。这里面有VS2015的工程，如果安装有vc140的编译工具集，则使用vs2017和vs2019都可以。 注：如果使用高于vs2015的版本，则一定要选择不升级平台工具
YOLO：you only look once中参数和函数说明 1、画出的Box：为包围物体的ground truth。 2、lable标签
：box的位置，w,h是为box的宽度和高度是图片的宽度，高度的比值。在生成的lable中是这样的 第一列是类别信息，0、1、2表示你的三个类别，第二列和第三列是x、y的坐标，第四和五列就是上述的w，h. 3、训练时候利用如下命令： .
摘要 作者对YOLO进行了一些改进！通过一堆小的设计变化使之变的更好。作者训练了这个新的模型，其性能很棒。模型比上次的有点大但是更加准确。速度仍然很快，所以不必担心。对320*320的图片测试时，YOLOv3的速度和mAP分别为22ms和28.2，和SSD一样准确，但是速度比SSD快三倍。当采用旧的检测标准，即0.5的IOU时，YOLOv3
之前写过一篇Android版本yolov5s的博客。最近工作搞了下TensorRT，也遇到几个坑不过最终还是实现了，做一下小小的分享。 这里直接上github上大牛的连接，我的代码是在他的基础上改的。里面有很多模型的加速直接看里面的yolov5即可。
1、源码获取点击master，点击Tags，选中v6.1选中Code，选中Download ZIP下载 将文件下载至本地，然后解压到自己的工作文件夹。2、环境配置默认已经安装好pytorch，且配置好了GPU环境，或CPU版本（CPU跑图像不如GPU）接下来安装yolov5所需要的包此前建议先配置好源，一般在安装anaconda时已经配置好了， 若未配置，参考下面文章。接下来，
YOLOv8 是来自 Ultralytics 的最新的基于 YOLO 的对象检测模型系列，提供最先进的性能。官方开源地址： https://github.com/ultralytics/ultralyticsgithub.com/ultralytics/ultralyticsMMYOLO 开源地址： https://github.com/open-mmlab/mmyolo/bl
原创
2023-08-22 14:58:45
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植物病害的早期识别和预防是精准农业技术的一个关键技术。本文提出了一种高性能的实时细粒度目标检测框架，解决了传统方法的密集分布、不规则形态、多尺度目标类别、纹理相似性等困难。改进后的YOLOv4网络架构如下：通过在Backbone中集成DenseNet来优化特征传播和重用，使检测精度和速度最大化，在Backbone和Neck中提出了两个新的残差块来增强特征提取，同时降低计算成本；空间金字塔池化(S
warning该流程仅供内部使用，外部人士使用可能会报很多很多错误！步骤先清除backup文件夹中老的权重文件：将标定好图片以及annotation .txt文件拷贝到obj文件夹，一一对应，路径build/darknet/x64/data/obj，如：修改train.txt和test.txt文件，路径需与我们的图片以及标注路径一致： 详细步骤： 1）新建Exel表格，在第一个单元格输入第一张图片
https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/modelshttps://docs.ultralytics.com/models/yolov8/#supported-tasks
原创
2023-08-28 00:12:35
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