其他相关链接：yolov4 训练模型操作流程（包含所有资源下载）yolov3 训练模型操作流程（包含所有资源下载）Windows下在c++中调用darknet-yolo进行检测在window10下安装GPU版的darknet下载coco数据集并训练自己的模型 本文目录：yolov4_train_colab.ipynb下载1.预先准备2.使用colab3.安装环境3.1查看gpu3.2 挂载goog
训练自己的数据集1 数据的标注（1）labelimg的安装（2）labelimg的基本操作2 数据的转换（1）PascalVOC数据格式（2）YOLO数据格式（3）COCO数据格式（4）VOC格式数据集转YOLO格式3 训练模型（1）数据配置（2）训练（3）性能评估（4）使用自己训练的模型进行检测4 AutoDL训练（1）租赁显卡并打开终端（2）下载代码并解压（3）配置环境与上传数据（4）测试环
batch:每一次迭代送到网络的图片数量，也叫批数量。增大这个可以让网络在较少的迭代次数内完成一个epoch。在固定最大迭代次数的前提下，增加batch会延长训练时间，但会更好的寻找到梯度下降的方向。如果你显存够大，可以适当增大这个值来提高内存利用率。这个值是需要大家不断尝试选取的，过小的话会让训练不够收敛，过大会陷入局部最优。subdivision：这个参数很有意思的，它会让你的每一个batch
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2024-04-28 07:11:52
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一、有关创建train.cache的报错因为在写本文时，电脑正在用于训练模型，无法展示报错情况，后面再添加上去。 我的问题产生的原因很简单，文件目录名的设置不对，所以一定要先看一遍官方的教程！！ 我原本的文件目录如下这个文件结构参考了文章【YOLOV5】记录一次自己在yolo训练模型上的全过程（附上多次解决Bug记录以及心得体会） 感谢博主给我提供的思路！！ 稍微解释一下各个文件夹的内
目录显卡内存所需的内存主频内存大小中央处理器(CPU)CPU和PCI-ExpressPCIe通道和多GPU并行所需的CPU核数所需的CPU主频硬盘/ SSD电源装置（PSU）CPU和GPU散热风冷适用于多个GPU的水冷方案大机箱散热？制冷总结主板电脑机箱显示器关于组装PC的一些话结论深度学习的计算量非常大，需要配多个内核的快速CPU吗？买快的CPU会不会太浪费？搭建深度学习系统时，在不
1）在yolo中训练时，修改源码文件detector后需要make clean 后重新make，修改cfg文件后不需要 （2）很多博客中会要求修改src中的yolo.c文件，其实那是早期的版本中训练要求的，darknet不需要。原因是这样的，在官网里有一段执行test的代码是：./darknet detect cfg/yolo.cfg yolo.weight
1. YOLO2代码在window下的训练代码： https://github.com/AlexeyAB/darknet原始代码： https://pjreddie.com/darknet/Tips: 1. 虽然要求OPENCV版本为2.4.13或2.4.3以上，VS2015，但实际上改一下代码中opencv和VS的配置信息，低版本也可以，本人版本opencv2.4.10 + VS2013。
YOLOv5 训练找不到标签, No labels found in /path/train.cache 问题的解决方法(亲测可用)❤️ 网上绝大部分教程所述解决方法都不靠谱，也没有分析问题发生的原因，本文彻底解决了YOLOv5训练时找不到标签，出现 No labels found in /path/train.cache 的问题！希望通过本文，在配置环境的过程中，为各位解决一些不必要的麻烦。——
1. YOLO原文：You Only Look Once: Unified, Real-Time Object DetectionYOLO的思路是将目标检测问题直接看做是分类回归问题，将图片划分为S×S的格子区域，每个格子区域可能包含有物体，以格子为单位进行物体的分类，同时预测出一组目标框的参数。 检测过程YOLO相当于将图片划分成 的格子区域，为每一个格子预测出
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2024-10-25 17:40:01
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Contents1 绪论2 Better3 Faster(从网络框架角度)4 Stronger 1 绪论
YOLOv2的论文全名为
YOLO9000: Better, Faster, Stronger ，
是对于yolov1的改进。 这篇论文的主要工作有：
使用一系列的方法对YOLOv1进行了改进，在保持原有检测速度的同时提升精度得到YOLOv2；
AI开发现状从过去AlphaGo在职业围棋中击败世界冠军，到现在大火的自动驾驶，人工智能(AI)在过去几年中取得了许多成就。其中人工智能的成功离不开三要素：数据、算法和算力。其中对于算力，除了训练(train)，AI实际需要运行在硬件上，也需要推理(inference)，这些都需要强大算力的支撑。AI训练硬件平台：GPU、CPU、TPU常见的模型训练硬件平台主要有：GPU、CPU和TPU。CPU（
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2024-04-20 21:44:11
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、前言：输入图片首先被分成S*S个网格cell，每个网格会预测B个边界框bbox，这B个边界框来定位目标，每个边界框又包含5个预测：x,y,w,h和置信度confidence.那这取值有什么约束嘛？如下图所示：黄色的圆圈代表了中间这个网格的中心点，红色的圆圈代表了这个红色方框的中心点，则x,y的取值是两个中心的偏移量和 cell 本身宽高的比值：x = (bbox.x-cell.x)/c
重要提示：本文章仅作为技术分享与学习交流，严禁用于其他任何用途，如有任何问题请及时与我联系，谢谢！一、数据标注利用labelimg标注数据集生成yolo格式执行pip install labelimg即可安装准备好需要标注的数据，创建一个总文件夹，再创建一个名为images的子文件夹存放需要标注图片；创建一个名为labels的子文件夹存放标注的标签文件；创建一个名为classes.txt的txt子
确定自己配好yolov3的环境了，跑官方的例子也成功后，现在考虑自己的数据。首先确定自己cuda环境是否设置好了（我自己是重新加了环境变量，具体请百度）。 按着官方教程顺序来吧。1在darknet-master\build\darknet\x64目录下，复制一个yolov3.cfg，另存为yolo-obj.cfg。打开yolo-obj.cfg（用notepad、vscode之类的），需要做一些修改
大型生存类游戏自动代玩人工智能[4] -- 自动控制一、键鼠自动操作1. 操作游戏角色2. 瞄准目标二、自动采集1. OCR文字识别2. 多线程运行 一、键鼠自动操作一般电脑上的游戏操作主要依靠键盘和鼠标，而达成自动操作键鼠一般不会真正控制实体的键鼠，因为难度太大了，所以一般采用软件模拟的方式来控制虚拟的键盘和鼠标，最终目的都是让游戏系统准确的知道你的操作意图。比较常用的虚拟键盘和鼠标的pip库
YOLO配置文件理解 [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。
[net]
# Testing #测试模式
batch=1
subdivisions=1
# Training #训练模式 每次前向图片的数目=batch/subdivisions
# batch=64
# subdivisions=16
#关于batch与subdivision：在训练输出中，训练迭代包括8组，这些batch样本又被平均分成subdivision=8次送入网络参与训练，以减轻内存
本人使用的是linux平台，按照YOLO网页0https://pjreddie.com/darknet/yolo/的步骤操作进行下载darkenet程序包以及编译，之后可尝试用VOC2007的数据集测试一下。下载好的darknet程序包如下图所示： 注：上图摘自一篇博客上的， 那么现在有了大佬给我们提供的强大工具，我们下一步该如何用起来呢？ 第一部分：制作自己的数据集
1 数据集准备数据集的树形框架如下图所示：-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
# 1.准备数据集（树形框架）
|-Customdata(数据库：包含不同场景下的多种数据集)
|-datasets(objects1)
花了两天的时间打算在tk1上面跑一下yolo，中间遇到了一些问题，探索后记录下来，也让后来人少走一些弯路吧。 TK1是tegra for kelper1 的简称，是nvidia在针对移动端推出的深度学习运行芯片，为soc架构。更多关于TK1的了解欢迎点击这里。yolo是目前一个非常不错的深度学习模型，依赖的库比较少，只需要装cuda和opencv。关于yol
