建模与转化在Android Studio中使用深度学习模型的话，有一种方式是使用tflite，可以参考这篇博客：时序信号的模型使用tflite的示例,但如果模型本来就比较小的话，可以直接使用tensorflow的.pb文件,不用转化为tflite模型。如果是使用pytorch或者keras建模的模型文件，可以通过函数转化为tensorflow的.pb文件。如下文件就是keras模型转化为tf的代码
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2023-12-09 14:05:07
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文章目录项目目标项目流程布局文件tab04.xmlres/menu/option_menu.xmldevice_list.xmlJava文件settingsFragment.javadeviceList.xmlchatService.java总结 项目目标在类微信程序的第一子项中完成“蓝牙聊天功能”项目流程在AndroidManifest.xml里配置蓝牙权限<uses-permissio
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2024-02-02 18:17:45
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yolo 搭建安装过程0.Over Viewyolo作为一个目标检测的模型,它相对突出的地方就是实时.最新yolo9000这篇论文相对于SSD等模型也不落下风,由于我们要运行的平台是嵌入式平台,其计算资源非常有限,所以我们就需要对于实时性要求更高的模型.前面踩得坑有 faster-rcnn,ssd,goturn等,也会有相关文章介绍.1.安装过程首先,我们来到YOLO官方网站https://pj
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2024-02-04 21:19:41
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集成学习 集成学习的思想在于：通过适当的方式集成多个“个体模型”，得到最终的模型，希望最终模型优于个体模型。
所以问题变成了如何选择，生成个体模型，以及如何进行集成。有不同的设计思路：将不同的个体模型进行集成；将类型相同但参数不同的模型进行集成；将类型相同但训练集不同的模型进行集成。第一种方式的应用并不十分广泛，第二种方式又被称为并行方式，代表算法为Bagging,Bag
低配版PP-YOLO实战目录1、数据处理与读取2、目标检测模型PP-YOLO3、总结第一部分：数据处理与读取一、数据处理林业病虫害数据集和数据预处理方法介绍在本课程中，将使用百度与林业大学合作开发的林业病虫害防治项目中用到昆虫数据集。读取AI识虫数据集标注信息AI识虫数据集结构如下：提供了2183张图片，其中训练集1693张，验证集245，测试集245张。包含7种昆虫，分别是Boerner、Lec
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2023-07-07 19:06:31
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在原生iOS集成Unity3D应用在原生iOS集成Unity3D，可参考：Unity导出Xcode工程集成进另一个原生Xcode工程视频教程可参考：Integrating Unity3D with native iOS application，貌似比较老了，不过还是很有参考价值记录下集成过程中遇到的问题：1.对照Unity导出的iOS项目工程，很多设置可以直接拷贝过来，不用一个一个输入2.首先要明
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2024-05-14 22:30:51
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目录什么是集成测试集成测试级别 集成测试主要关注下列问题： 集成测试的工作内容：集成测试的层次 集成测试的原则集成测试策略1、大爆炸集成测试2、自顶向下集成测试编辑 3、自底向上集成测试 集成测试的辅助模块4、三明治集成测试5、持续集成测试做好持续集成-简化版 持续集成的内涵 集成测试工具 实践准备工作：什么是集成测试
实现"yolo android"的流程如下所示：
```mermaid
flowchart TD
A[了解YOLO算法] --> B[下载YOLO的预训练模型]
B --> C[将模型转换为TensorFlow Lite格式]
C --> D[创建Android项目]
D --> E[导入TensorFlow Lite库]
E --> F[将模型文件添加到
原创
2023-12-30 11:06:32
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前段时间跟着吴恩达大牛的视频学了深度学习，做了课后的作业“YOLO算法实现自动驾驶的车辆检测”。最近面试被问到YOLO算法的Anchor box是如何实现的，突然发现自己对YOLO算法还是不够深入了解。下面就YOLO算法进行梳理。 YOLO算法的优点： 1. YOLO的速度非常快。YOLO的流程简单，速度很快，可以实现实时检测。 2. YOLO是基于图像的全局信息进行预测的。这一点和基于
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2023-11-29 17:18:46
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# PyTorch 为何没有集成 YOLO
在深度学习领域，YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时时间对象检测算法。在了解如何在PyTorch中实现YOLO之前，首先要弄清楚为什么PyTorch本身没有集成YOLO。这通常和社区的自由度、实现的多样性及维护成本有关。本文将带你逐步了解如何在PyTorch中使用YOLO。
## 流程概述
以下是实现YOLO的基本流程：
原创
2024-10-28 05:01:32
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目录在我们的应用程序中添加模型在捕获的视频帧上运行目标检测绘制边界框实际应用下一步？在这里，我们将YOLO v2模型的Core ML版本与我们的iOS应用程序的视频流捕获功能结合在一起，并向该应用程序添加对象检测。下载iOS YOLO-92 MB本系列假定您熟悉Python、Conda和ONNX，并且具有使用Xcode开发iOS应用程序的经验。我们将使用macOS 10.15 +、Xcode 11
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2024-08-25 08:29:13
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集成开发环境（IDE，Integrated Development Environment）是专用于软件开发的程序。顾名思义，IDE集成了几款专门为软件开发而设计的工具。这些工具通常包括一个专门为了处理代码的编辑器（例如语法高亮和自动补全）；构建、执行、调试工具和某种形式的源代码控制。大部分的集成开发环境兼容多种编程语言并且包含更多功能，因此一般来说体积较大，需要时间去下载和安装并且为了正确使用需
# 实现"Segment Android YOLO"的步骤
## 1. 简介
在这篇文章中，我将教会你如何实现"Segment Android YOLO"。YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的目标检测算法，而"Segment Android YOLO"则是在Android设备上实现实时目标分割的任务。我将为你详细介绍整个流程，并提供每一步需要执行的代码。
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原创
2023-12-04 05:14:33
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yolov5 7.0版本部署手机端。通过pnnx导出ncnn。流程配置ncnn android yolov5导出自己模型的ncnn修改yolo.py文件导出TorchScript文件pnnx转torchscript为ncnn安卓运行权重路径输入输出anchors 大小类别名generate_proposals方法修改结果 流程网络yolov5 的部署已经有很多了，但是他们很多都是老版本，2023
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2024-10-21 07:11:57
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在这篇博文中，我将详细记录在 Android Studio 中使用 YOLO（You Only Look Once）进行目标检测时所遇到的问题与解决过程。YOLO 是一种实时目标检测模型，以其高效和高精度在计算机视觉领域中的应用广泛。这篇文章将涵盖问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试及预防优化等环节。
### 问题背景
在我参与的一个移动应用项目中，我们计划使用 YOLO 跟踪和检
# Android YOLO程序简介
YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。本文将介绍如何在Android程序中实现YOLO目标检测，并提供相应的代码示例。通过这个示例，您将可以理解YOLO的基本原理及其在Android应用中的实现流程。
## YOLO的基本原理
YOLO将目标检测视为一个回归问题，通过单个神经网络来预测
优化器和学习率调整策略pytorch-优化器和学习率调整 这个链接关于优化器和学习率的一些基础讲得很细，还有相关实现代码优化器前向传播的过程，会得到模型输出与真实标签的差，我们称之为损失， 有了损失，我们会进入反向传播过程得到参数的梯度，接下来就是优化器干活，优化器（梯度下降）要根据我们的这个梯度去更新参数，使得损失不断的减低。各种优化器的优缺点optim.SGD: 随机梯度下降法 optim.A
前言：AB大神版的yolov4在win10端的配置(详细教程)Requirements：Visual Studio 2017/2019 https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/thank-you-downloading-visual-studio/?sku=Community
nvidia driver：https://www.nvidia.cn/ge
计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G期待已久的检测经典又来来了一波强袭——yolov5。其实yolov5没有完整的文件，现在最重要的应该是把yolov4弄清楚，在目标检测领域中受益匪浅，可以在某些场景得到较高的提升。今天我们还是给大家分享yolov4，下一期我们将实践得将yolov5部署到苹果手机或者在终端通过摄像头实时检测！知识回顾：Yolo 系列详细干货分析一、技术回顾有大量的特征被认为
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2024-07-29 21:26:19
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文章目录2-1图像卷积2-2卷积核和步长2-2Yolov4的卷积例子2-6 全连接层讲解2-8VGG做图像检测、预测、训练的整个流程介绍3-1YOLOV3网络结构回顾13-5 YOLOV4网络结构backbone3-7 YOLOv4网格思想3-8 先验框anchors原理3-9 头部DECODE3-10 YOLO头部总结3-11 backbone构建01(CSPDarknet)CSPX的实现3-
