文章目录深度学习 — yolov5 自定义数据集训练一、简介二、自定义数据集训练(一) VOC格式数据集1. 准备数据集2. 划分数据集3. 处理标注结果4. 构建数据集配置文件5. 自定义模型配置文件6. 修改训练参数7. 开始训练8. 性能评估(二) coco数据集三、训练结果解析参考资料 转载请备注原文出处，谢谢：深度学习 — yolov5 自定义数据集训练一、简介本文介绍如何在自己的数据
目录1，滑动窗口技术 2，什么是全连接层3.什么是RCNN4，yolo的算法原理5，yolo的结构及原理 6，YOLO的损失函数7，训练时的参数设置8，yolo的优缺点9，和双阶段网络的对比1，滑动窗口技术 在 W×H 的图像中，按一定规律移动 w×h 的窗口(W>>w， H>>h)，对窗口内像素点的像素值进行一系列
作者 | Kissrabbit 编辑 | 汽车人本章将讲解如何将torch训练好的权重文件转换为ONNX文件，并如何部署回到OpenVINO、TensorRT等框架下。笔者将以自己的FreeYOLO项目为例，来完成本章的内容讲解，相关代码如下：https://github.com/yjh0410/FreeYOLO什么是FreeYOLO？这是笔者的
一、解决什么问题？二、怎么解决的？1.基本的思想？1.端到端的训练和实时检测。2.YOLO将输入图像划分为S*S个网络，如果一个物体的中心落在某个网格内，则相应网格负责检测该物体。3.在训练和测试时，每个网络预测B个bboxs，每个bbox对应5个预测参数，即bbox中心点坐标（x,y），宽高（w,h），和置信度评分。4.将物体检测任务看成是一个回归问题来处理，直接通过整张图片的所有像素得到bbo
一、准备个人数据集、训练、测试1.在darknet目录下创建myData文件夹，目录结构如下，将labelimg工具标注好的图片和xml文件放到对应目录下:myData …JPEGImages#存放图像 …Annotations#存放图像对应的xml文件 …ImageSets/Main # 存放训练/验证图像的名字（格式如 000001.jpg或者000001），里面包括train.txt。这里给
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2024-08-07 21:47:30
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在此之前需要首先安装pycocotools，网上很多人说直接sudo pip install安装不了，要去git上下载coco的api然后编译python的接口，然而我按照这样的方式出现问题了。最后确实是先安装cython然后通过sudo pip install pycocotools这种方式安装好的（对了，听说win不支持，然而我也没有试过所以不知道），这里大家可以自行查阅一下pycocotoo
引言随着越来越多的机器学习应用场景的出现，而现有表现比较好的监督学习需要大量的标注数据，标注数据是一项枯燥无味且花费巨大的任务，所以迁移学习受到越来越多的关注。本次论文分享介绍了三篇基于迁移学习的论元关系提取。数据概览基于迁移学习和主动学习的论元关系提取(Efficient Argument Structure Extraction with Transfer Learning and Activ
Aria 于2021/03/23更新 电脑数据传输摘要要想在电脑时间进行数据传输，只需要用到一款专业的数据传输软件——易我电脑迁移。它不仅能将旧电脑的文件/文件夹迁移到新电脑，还能将旧电脑上的应用程序和Windows账号也一并迁移，而无需在新电脑上重新安装和设置，大大节约了用户的时间。换电脑时数据传输的过程想必很多人都经历过，一些小文件可以通过U盘/移动硬盘来拷贝转移，但旧电脑上安装的软件如何传输
文章目录1.创新和优缺点2.算法流程2.1.网络结构2.2.训练2.2.1.输入图像2.2.2.激活函数2.2.3.损失函数2.2.4.学习率2.2.5.防止过拟合2.3.推理 1.创新和优缺点 YOLO 非常快。由于我们将检测视为回归问题，因此我们不需要复杂的管道。我们只是在测试时在新图像上运行我们的神经网络来预测检测。此外，YOLO 的平均精度是其他实时系统平均精度的两倍以上。 当进行预测时
随着深度学习技术的不断发展，迁移学习算法已经成为了一种非常有效的机器学习技术。其中，预训练模型（Pre-trained Models）是迁移学习算法中的重要组成部分。本文将重点介绍迁移学习算法中预训练模型的概念、优缺点以及应用场景。一、预训练模型的概念预训练模型是指在进行目标任务训练之前，先使用大规模的数据进行预训练，从而得到一个具有一定性能的模型。这个预训练的模型可以被用作其他任务的起始点，从而
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2023-11-17 11:26:05
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利用深度神经网络进行迁移学习对比传统非深度迁移学习方法，深度迁移学习直接提升了在不同人物上的学习效果。并且由于深度学习直接学习原始数据，所以还有两个优势：自动化的提取数据更具有表现力的特征，以及满足了实际端到端的需求（End-to-End）深度迁移学习的核心问题是研究深度网络的可迁移性，以及如何利用深度网络来完成迁移任务。因此深度迁移学习的成功是建立在深度网络的强大表征学习能力之上的。方法单流结构
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2023-10-02 10:36:27
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前言下载的YOLO3源码及其应用程序都是基于命令行的，但很多应用中需要把YOLO3集成到图形界面应用里，YOLO作者已经做了YOLO3的DLL，即yolo_cpp_dll，编译方法见我的上一篇文章“Win10+VS2015安装配置YOLO3（CPU/GPU)”，编译后，如果需要图形界面，调用这个DLL就可以了。 YOLO3源码里附带了yolo_console_dll示例程序，其中涵盖了对视频、图像
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2024-08-07 11:41:48
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点击上面"脑机接口社区"关注我们更多技术干货第一时间送达导读迁移移学习(TL)试图利用来自一个或多个源域的数据或知识来促进目标域的学习。由于标记成本、隐私问题等原因，当目...
原创
2021-09-09 09:34:18
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点击上面"脑机接口社区"关注我们更多技术干货第一时间送达导读迁移移学习(TL)试图利用来自一个或多个源域的数据或知识来促进目标域的学习。由于标记成本、隐私问题等原因，当目...
原创
2022-01-25 14:16:15
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点的转换 Transforming Points点的平移无非是对点的每个坐标增加相应的数，例如我们想让点(1, 1, 1)平移至(2, 3, 4)。我们需要将x,y和z的坐标分别加上1, 2, 3。我们将点看为1 x 3的矩阵:先来看点使用矩阵的转换:我们如何才能使转换也能加上平移的量，比如:可以考虑将矩阵变为4 x 3的单位，这样就会有：但是1 x 3乘以4 x 3的矩阵不能满足矩阵乘法。解决这
应用实例：如何驾驶骑摩托车 ⇒ 如何驾驶汽车；弹奏古典钢琴 ⇒ 弹奏爵士乐钢琴；掌握数学和统计学知识 ⇒ 掌握机器学习。在上面列出的各个场景中，我们并非从零开始学习新的知识域，而是迁移并利用了我们过往学习到的知识！目前为止，传统机器学习和深度学习算法通常在设计上是独立工作的，这些算法训练用于解决特定的问题。一旦特征空间的分布发生变化，就需要从头开始重新构建模型。迁移学习设计用于解决这类相互隔离
原创
2021-04-02 16:57:26
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在当今人工智能领域，数据获取成本高、标注困难是普遍面临的问题。小样本学习旨在解决在仅有少量标注样本的情况下，模
具有高效微调的多尺度Inception V3方法介绍每年，美国有超过 230,000 名乳腺癌患者的确诊取决于癌症是否已经转移。 转移检测由病理学
原创
2024-05-18 20:36:56
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# 深度学习中的迁移学习指南
迁移学习是一种常用的深度学习技术，它可以利用在一个任务上训练好的模型来加速另一个相关任务的训练。这一方法尤其适用于数据量不足的情况，通过迁移已有知识，能显著提高模型的表现。本文将通过具体流程和代码示例，教会你如何实现迁移学习。
## 流程概述
以下是迁移学习的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
（注意：全文只针对所找到的这个深度学习库）目录1.首先找到github开源库2.配置环境3.过程中—— 4.后期工作：4.1 train.py——1.首先找到github开源库2.配置环境使用anaconda创建了一个虚拟环境，利用指令安装该库需要的环境（最后面是requirements.txt文件所在位置，里面包含该环境需要的模块）pip install -r G:\yk\yolov5
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2024-07-16 18:43:17
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