二、训练部分 1、计算loss所需参数在计算loss的时候，实际上是y_pre和y_true之间的对比：y_pre 就是一幅图像经过网络之后的输出，内部含有三个特征层的内容；其需要解码才能够在图上作画y_true 就是一个真实图像中，它的每个真实框对应的(13,13)、(26,26)、(52,52)网格上的偏移位置、长宽与种类。其仍需要编码才能与y_pred的结构一致y_true 是最理想的y_p
step1: 刷机按照博客 将tx2 刷成 JetPack3.3 版本step2: 安装tensorflow安装依赖下载轮子安装tensorflow1.9.0 如下选中对应的版本： 进行安装：sudo pip3 install tensorflow_gpu-1.9.0+nv18.8-cp35-cp35m-linux_aarch64.whl至此完成tensorflow1.9.0的安装说明 至此可
环境配置见（linux）yolov5/v3-pytorch目标检测1：环境配置gpu+anaconda+pycham+ RTX2080ti 笔记。环境配置完成后yolov3和yolov5都可以使用，数据集和yaml文件通用，训练步骤相同。原始图像文件和xml 已经有jpg图像文件(JPEGImages)和对应的xml标注文件(Annotations)和数据集文件分布转换为yolo格式代码如下 3.
YOLOv8依旧是Ultralytics的巨作，这是备受赞誉的实时对象检测和图像分割模型的最新版本。 YOLOv8 建立在深度学习和计算机视觉的前沿进步之上，在速度和准确性方面提供无与伦比的性能。 其流线型设计使其适用于各种应用程序，并可轻松适应从边缘设备到云 API 的不同硬件平台。yolov8的推理速度对比如下，极大的提高了训练速度。1、安装：官方提供了两种形式的安装方法，这里如果只是玩玩的话
YOLOV8中文显示问题跑了以一个YOLOV8具体的实例，并解决这个问题，我上传到了b站，链接如下： 【租界GPU服务器进行YOLOV8目标检测并解决中文报错问题】https://www.bilibili.com/video/BV1Pg4y1M72U?vd_source=7f1982c56a437c7b00c3695687b7086d问题引出： 最近再跑YOLOV8项目，跑到这份数据集的类名是中文
实验环境：Ubuntu 18.4.0.1文本编辑器：Vscodeyolo官网上，调用主函数的命令如下：./darknet detect cfg/yolov3.cfg cfg/yolov3.weights data/person.jpg可以看出输入的参数分别是（他们都是以字符串形式输入的）：0：./darknet 1：detect 2：cfg/yolov3.cfg
yolov3-tiny训练+openvino调用yolov3-tiny模型训练darknet GPU环境配置数据集制作yolov3-tiny模型的训练yolov3-tiny模型的测试Openvino调用YOLOV3模型openvino在ubuntu16.04上环境配置编译build_demos.shYOLOV3-TINY模型转IRyolov3-tiny模型转tf模型tf模型转IR模型运行obje
1、下载工程两种方式：1.1 通过git克隆 git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git1.2 到GitHub上直接下载 有时候服务器上内网限制，克隆不下来，不知道原因是啥，有可能是公司内网限制了，本人通过这种方式下载的工程
文章目录服务器负载分析CPU 使用率内存使用率磁盘 I/O平均负载网络使用情况服务器内核参数调优单个进程最大打开文件数TCP 相关设置 服务器负载分析在性能调优时，需要先对服务器负载进行分析，通常而言，我们主要分析CPU 使用率、内存使用率、磁盘 I/O，服务器负载和带宽使用情况CPU 使用率在实际情况下，为了应对一下突发性的请求压力，服务器 CPU 使用率一般需要在 75%以下。如果一 台服务
1、源码获取点击master，点击Tags，选中v6.1选中Code，选中Download ZIP下载 将文件下载至本地，然后解压到自己的工作文件夹。2、环境配置默认已经安装好pytorch，且配置好了GPU环境，或CPU版本（CPU跑图像不如GPU）接下来安装yolov5所需要的包此前建议先配置好源，一般在安装anaconda时已经配置好了， 若未配置，参考下面文章。接下来，
一、YOLOv1： YOLOv1奠定了yolo系列算法“分而治之”的基调，在YOLOv1上，输入图片被划分为7x7的网络，如下图所示： 网格只是物体中心点位置的划分之用，并不是对图片进行切片，不会让网格脱离整体的关系。YOLOv1的结构图：预测框的位置、大小和物体分类都通过CNN暴力predict出来。 v1的输出是一个7x7x30的张量，7x7表示把输入图片划分位7x7的网格，每一个小单元的另一
YOLOv4中相关优化方法1.Bag of freebies（增加训练时间，不影响推理速度下提升性能）1.1 数据增强：亮度、对比度、色调、饱和度、噪音等随机缩放、裁剪、翻转、旋转等模拟遮挡random erase or CutOut: 随机将图像中的矩形区域随机填充像素值或置零MixUp：将两张图像按照一定比例因子进行叠加融合，该比例因子服从B分布。融合后的label包含两张图像的所有标签。Cu
util.pypredict_transform函数：对每个yolo层输出进行尺度变化，Darknet类的forward函数里会调用这个函数 主要针对以下图中4个公式进行 （1）读取信息batch_size = prediction.size(0)
# stride表示的是整个网络的步长，等于图像原始尺寸与yolo层输入的feature map尺寸相除，因为输入图像是正方形，所以用高相除即可
st
最近在做工业产品缺陷检测相关的项目，调研了目前目标检测方向的一些深度神经网络方法，最终确定使用yolov3。Yolov3源码及vs工程首先到 https://github.com/AlexeyAB/darknet 克隆最新版本的代码。这里面有VS2015的工程，如果安装有vc140的编译工具集，则使用vs2017和vs2019都可以。 注：如果使用高于vs2015的版本，则一定要选择不升级平台工具
TensorRT模型部署可查看：Windows 下 YOLOv8 使用 TensorRT 进行模型加速部署YOLOv8 出来一段时间了，继承了分类、检测、分割，本文主要实现自定义的数据集，使用 YOLOV8 进行检测模型的训练和使用YOLOv8 此次将所有的配置参数全部解耦到配置文件 default.yaml，不再类似于 YOLOv5，一部分在配置文件，一部分在 train.py 中1. 运行环境
目录一、运行环境和示例说明二、运行方法和步骤三、各个文件目录分析四、程序注释和讲解 一、运行环境和示例说明运行环境参考
《JETSON-Nano刷机运行deepstream4.0的demo》。我们这里运行yoloV3-tiny的示例。
该示例是deepstream4.0和tensorRT的综合实例。
工程路径deepstream_sdk_v4.0.1_jetson\sources\obje
YOLO v4它来了，速度效果双提升，研究者对比了 YOLOv4 和当前最优目标检测器，发现 YOLOv4 在取得与 EfficientDet 同等性能的情况下，速度是 EfficientDet 的二倍！此外，与 YOLOv3 相比，新版本的 AP 和 FPS 分别提高了 10% 和 12%。迅速引起了 CV 社区的关注。 YOLO v4 论文：https://arxiv.org/abs/2004
论文题目：YOLOv4： Optimal Speed and Accuracy of Object Detection今天，使用YOLOv4对进行目标检测，将自己的训练过程记录下来，总的来说，和之前Darknet的YOLOv3版本的操作完全相同。环境 Ubuntu 16.04 Python： 3.6.2 OPENCV：2.4.9.1 CUDA： 9.0 GPU： GTX1050Ti 首
yolov5 （Macre）目录 文章目录yolov5 （Macre）一、yolov5介绍1 四种网络模型2 yolov5 输入结构2.1 **Mosaic数据增强**2.2 **自适应锚框计算**2.3 **自适应图片缩放**3 Backbone 主干网3.1 **Focus结构**3.2 **CSP结构**4 Neck5 输出端5.1 **Bounding box损失函数**5.2 **nms
作者：JSong 评分卡可以用来预测客户的好坏。当一个评分卡已经构建完成，并且有一组个人分数和其对应的好坏状态的数据时，我们想知道所构建的评分卡是否可靠？可靠程度如何？而这取决于如何去定义这个“好”字。一般有三种角度可以来评估：评分卡分类划分的准确程度，如错误率、准确率、召回率、F1评分卡的判别能力，评估评分卡将好人和坏人分离开的程度，如KS统计量、ROC曲线、GINI系数评分卡概率预测的校准精度
