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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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
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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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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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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本人最近在学习yolov3相关的知识，但无奈自己的电脑算力有限，就在矩池云租了个服务器，我个人有比较喜欢服务器的可视化所以租的配置和和镜像选择是 关于如何让服务器可视化可参考矩池云上给的教程点开这个 1.然后接下来就是进入之后环境的配置了 进入之后我们的第一步是创建一个终端新用户，因为服务器第一次进入的时候只有root一个权限用户，如果在该权限用户下载的文件权限都很高，如果要修改这些文件就不能
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2024-09-06 08:27:16
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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
Windows环境下的YOLOv4目标检测(NVIDIA版) 1、环境配置环境准备：Win10、CUDA11.5、cuDNN8.3.0、Visual Studio 2019、OpenCV 3.4（1）Visual Studio2019企业版安装（安装很简单，此过程略过）（2）NVIDIA驱动下载与安装 （3）下载并安装CUDA11.5，下载安装cuDNN8
yolov6训练自己的数据记录+yolov5对比测试美团最近发布了yolov6版本，恩，不管怎么说，还是实验一下效果怎么样吧。以下博文为实验过程记录。 代码：https://github.com/meituan/YOLOv6一、电脑配置1.Ubuntu20 2.Cuda 11.2 + cudnn二、环境配置下载代码和环境配置 下载代码解压后，使用pycharm打开yolov6文件夹，因为yolov
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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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
Contents1 绪论2 YOLO算法思想2.1 YOLO算法的大致流程2.2 YOLO算法的详细思路3 YOLO网络结构4 网络训练4.1 损失函数分析4.2 网络训练细节5 pytorch实现YOLOv1 1 绪论 Yolo算法是运用于目标检测的一种算法，其全称是You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection，从该论文
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2024-05-23 21:32:38
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SAM1.什么是SAM格式？SAM格式用于存储基于参考序列的比对序列，SAM(Sequence Alignment Map)是序列比对映射的首字母缩写。说明SAM是带有比对信息的序列文件（告诉你reads在染色体中的位置）。2.SAM包含什么内容？（1）标头注释部分（header section）header每一行以@开头。@RG开头是Read group信息这是在做后续数据分析时专门用于区分不同
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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Openpose环境搭建与配置下载安装Visual Studio：下载CUDA、cuDNN以及安装：下载CUDA下载cuDNNCUDA的安装oppenpose的相关文件准备百度网盘下载文件其他方法下载下载安装Cmake和使用安装CmakeCmake的使用Visual Studio方案配置 下载安装Visual Studio：Visual Studio 2015下载地址：http://downlo
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2024-11-01 08:37:51
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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
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