本人实验：利用上篇的“Learning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming论文阅读笔记”方法，成功将算力8.5G的darknet21-yolo模型(9个类别)（map=0.74）裁剪掉到了3.9G（map=0.731），最后利用本文的蒸馏方法（下面代码中的蒸馏方法四），蒸馏之后，小模型（map=0.7413）竟然可以超
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
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2023-12-20 09:49:44
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YOLO将物体检测作为一个回归问题进行求解，输入图像经过一次inference，便能得到图像中所有物体的位置和其所属类别及相应的置信概率。而rcnn/fast rcnn/faster rcnn将检测结果分为两部分求解：物体类别（分类问题），物体位置即bounding box（回归问题）。YOLO检测网络包括24个卷积层和2个全连接层，如下图所示。（YOLO网络借鉴了GoogLeNet分类网络结构，
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2023-12-19 06:35:11
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如何更好？（better） YOLO 作者对比了 Fast R-CNN 发现 YOLO 有一些短板，那就是比较低的召回率和比较高的定位误差。
YOLO有两个缺点：一个缺点在于定位不准确，另一个缺点在于和基于region proposal的方法相比召回率较低。因此YOLOv2主要是要在这两方面做提升。另外YOLOv2并不是通过加深或加宽网络达到效果提升，反而是简化了网络。大概看一下YOLOv
# 如何配置Python模型到APP
在开发APP时，有时候我们需要使用Python模型来处理数据或逻辑。在这篇文章中，我将介绍如何将Python模型配置到APP中，并提供一些代码示例帮助你更好地理解。
## 配置Python模型
首先，我们需要创建一个Python模型来处理我们的数据。这个模型可以包含一些数据处理的方法或逻辑。下面是一个简单的Python模型示例：
```python
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原创
2024-05-06 06:58:29
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# TB 模型怎样输入到 Python
随着数据科学和机器学习的发展，各种模型如雨后春笋般涌现。其中，TB（时间序列预测模型）被广泛应用于金融、气象、交通等领域。将 TB 模型输入到 Python 环境中进行处理，是数据分析师和机器学习工程师的基本操作之一。本文将通过示例代码演示如何在 Python 中输入 TB 模型，并用可视化工具展示其效果。
## 1. 什么是 TB 模型？
TB 模型
原创
2024-08-29 08:52:44
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大部分人使用Python中的代码格式化工具时都会选择autopep8之类的工具，这些工具可能有一定的局限性，比如不会重新格式化已经符合 PEP8 的代码。而本文即将介绍的 Yapf，不仅能将代码格式化为符合 PEP8 代码指南的格式，还能格式化为符合 Google 代码指南的格式，可选项更多，让你的代码更加漂亮。1.准备请选择以下任一种方式输入命令安装依赖：1. Windows 环境 打开 C
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
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2023-11-22 17:43:20
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作者：迪迦奥特曼 | 编辑：CVer前两天看到了美团微信公众号上的宣传，更新发布了新版YOLOv6，还放出了arxiv论文，更新了之前的N/T/S小模型，也放出了M和L版本的大模型，论文实验表格多达十几个，看打出来是很用心的做了，YOLO官方也认可了这个起名。现在重新来具体具体分析下这个全新版YOLOv6。此外想聊聊关于怎么选YOLO模型去训业务数据集的一些感想。YOLOv6模块分析：Y
yolo简介YOLO：通过卷积神经网络，和全卷积、9类别的输出格式，实现只需读取原图一次就能实现“多类别多目标”的一种端到端模型 其名字的意思为You Only Look Once，你只用看一次何为端到端模型： 输入到输出之间没有任何预处理，直接由输入得到输出的模型输出格式的不同： MTCNN：（左上X，左上Y，右下X，右下Y） YOLO： （中心X，中心Y，宽 ，高 ） 这样的格式有利于后续作为
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2023-12-27 10:37:14
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继承：使程序的代码更加简练，提高了程序的可读型 实现继承格式： class 子类名（父类名）： pass继承了父类的非私有的属性对于公有的属性和方法是可以在子类中访问的，但是私有的无法访问 1、子类继承父类的非私有属性和方法 2、如果子类和父类定义了一个相同的属性，先找子类的属性，再去找父类的属性 3、如果父类与子类有相同的方法，则任务子类重写了此方法（重写：override，覆盖） 单继承： 所
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2023-08-23 22:04:25
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# YOLO模型的Python封装指南
YOLO（You Only Look Once）是一个非常流行的目标检测算法，它可以在图像中快速而准确地识别和定位物体。在这一篇指南中，我将教你如何封装YOLO模型，以便在自己的项目中使用。我们会通过清晰的步骤和代码讲解，帮助你更好地理解。
## 流程图
在我们开始之前，先来看看整个封装流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# Python YOLO模型保护指南
在计算机视觉领域，YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测模型。为了保护你的YOLO模型，避免被未经授权的用户复制或使用，我们可以采取一些安全措施。本文将为你提供一个完整的流程和实现代码，帮助你更好地了解如何实现YOLO模型保护。
## 流程概述
在实现YOLO模型保护的过程中，我们可以将整个过程分为几个步骤，具体如下表所示
# 使用 Python 实现 YOLO 模型的步骤指南
本文旨在介绍如何使用 Python 实现 YOLO（You Only Look Once）模型进行目标检测。YOLO 是一种流行的实时目标检测算法，它能够在单张图像中同时检测多个对象。
## 整体流程
在开始之前，了解整个流程是十分重要的。以下是实施 YOLO 模型的大致步骤：
| 步骤 | 描述 |
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我在进行YOLO模型的Python代码实现时，经历了环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和生态集成几个关键步骤。在这里，我将详细记录这个过程，让大家了解如何顺利完成YOLO模型的实现。
## 环境配置
首先，我需要确保我的开发环境符合YOLO模型的需求。为了组合所有的依赖项，我创建了如下的思维导图，展示整个环境配置过程：
```mermaid
mindmap
root((YO
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
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2023-11-07 04:41:17
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1.YOLO v1 YOLO将物体检测任务当做一个regression问题来处理通过YOLO，每张图像只需要"看一眼"就能得出图像中都有哪些物体和这些物体的位置。 将图像resize到448*448 作为神经网络的输入，使用一个神经网络，直接从一整张图像来预测出bbox的坐标、box中包含物体的置信度和物体的可能性，然后进行非极大值抑制筛选Boxes。 首先利用ImageNet 1000-clas
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2024-01-02 08:41:53
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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
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2024-06-04 17:05:34
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安装yolov5安装命令如下下所示，包含了下载yolov5-6.1，及相关包安装命令。yolov5项目目前已经更新到6.2，支持对图像数据的分类，但使用较为麻烦，因此仅以6.1为例进行说明。安装yolov5后，切记不要安装wandb，使用该库会将自己的训练过程数据（loss和评价指标）上传到wandb.ai网站中，登录wandb.ai可以看到这些指标的可视化界面。而且，安装wandb后，运行项目都
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2024-05-30 22:22:33
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面向对象的编程带来的主要好处之一是代码的重用，实现各种重用的方法之一是通过继承机制。继承完全可以理解成类之间的父类和子类型关系。继承概念：继承是类与类的一种关系，是一种子类与父类的关系，即爸爸与儿子，爸爸生个儿子，儿子继承爸爸的属性和方法。如猫类，猫是动物；猫类继承于动物类，动物类为父类也是所有动物的基类；猫类是动物类的子类，也是动物类的派生类。Python有单继承与多继承。单继承即子类继承于一个
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2023-08-17 20:22:05
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