前言随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。来源于哔哩哔哩博主“霹雳吧啦Wz”，博主学习作为笔记记录，欢迎大家一起讨论学习交流。一、YOLOV1二、YOLOV2三、YOLOV33.1 YOLOV3 采用的Darknet-53网络，YOLOV2采用的是Darknet-19网络。因为有53个卷积层，所以叫做Darknet-53网
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2024-07-25 19:24:34
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Darknet is an open source neural network framework written in C and CUDA. It is fast, easy to install, and supports CPU and GPU computation.—— https://pjreddie.com/darknet/本文是对使用 darknet 进行目标检测的小结，包括：
1 YOLOv4目标检测模型自从Redmon说他不在更新YOLO系列之后，我一度以为这么好用的框架就要慢慢淡入历史了，事实是我多虑了。YOLOv4在使用YOLO Loss的基础上，使用了新的backbone，并且集成了很多新的优化方法及模型策略，如Mosaic，PANet，CmBN，SAT训练，CIoU loss，Mish激活函数，label smoothing等等。可谓集SoAT之大成，也实现了
DBL:代码中的Darknetconv2d_BN_Leaky，是yolo_v3的基本组件。就是卷积+BN+Leaky relu。 resn：n代表数字，有res1，res2, … ,res8等等，表示这个res_block里含有多少个res_unit。不懂resnet请戳这儿 concat：张量拼接。将darknet中间层和后面的某一层的上采样进行拼接。拼接的操作和残差层add的操作是不一样的，拼
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2024-05-16 08:23:23
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resent–从Tensorflow代码中学习网络结构解释resnet的网络结构很好理解，可以将其视为多个小网络之间存在捷径连接（shortcut）。直觉的理解可以说，通过shortcut的连接，我们可以将上下层网络输出跨网络传递，从而在深层网络中保持信息的传递。代码结构我们学习Tensorflow/models/official/resnet. 主要包括以下三个代码：cifar10_main.p
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2024-03-19 12:36:25
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MXNet的Faster R-CNN(基于区域提议网络的实时目标检测)《1》：论文源地址，克隆MXNet版本的源码，安装环境与测试，以及对下载的源码的每个目录做什么用的，做个解释。MXNet的Faster R-CNN(基于区域提议网络的实时目标检测)《2》：对论文中的区域提议、平移不变锚、多尺度预测等概念的了解，对损失函数、边界框回归的公式的了解，以及共享特征的训练网络的方法。MXNet的Fast
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2024-08-08 11:32:19
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1 网络结构图一的 yolo v3结构图出自图一 yolo v3结构图DBL: res unit: 残差单元，类似残差网络resn：n代表数字，有res1，res2, … ,res8等等，表示这个res_block里含有多少个res_unit。这是yolo_v3的大组件，yolo_v3开始借鉴了ResNet的残差结构，使用这种结构可以让网络结构更深(从v2的darknet-19上升到v3的dark
top1直达96的模型：pytorch框架、网络模型SE-Resnet50，优化算法AdamPytorch[facebook]是一个python优先的深度学习框架，是一个和tensorflow[google、工程能力强]，Caffe，MXnet[amazon], theano[适合科研]一样，非常底层的框架，它的前身是torch，主要的语言接口是Lua，在如今github上前10的机器学习项目有9
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2024-08-22 17:38:43
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论文地址：https://arxiv.org/pdf/2101.03697.pdf。GitHub地址：https://github.com/megvii-model/RepVGG。目录0、摘要1、引言2、相关技术3、利用结构重参数化构造RepVGG3.1、 简单就是快速、内存高效、灵活3.2、训练阶段的多分支结构3.3、推理阶段的重参数化3.4、网络规格4、实验结果5、总结0、摘要提出了
文章目录一、Darknet二、代码实现 一、DarknetDarknet是最经典的一个深层网络，结合Resnet的特点在保证对特征进行超强表达的同时又避免了网络过深带来的梯度问题，主要有Darknet19和Darknet53，当然，如果你觉得这还不够深，在你条件允许的情况下你也可以延伸到99,199,999…Darknet53的网络结构如图1所示，其中蓝色方块×1，x2，x8分别表示该模块重复1
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2024-05-31 16:19:31
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## Darknet和PyTorch的区别
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(了解Darknet和PyTorch的背景) --> B(比较Darknet和PyTorch的功能和特点)
B --> C(选择合适的框架)
C --> D(安装和配置)
D --> E(数据准备)
E --> F(模型设计与训练)
F
原创
2023-12-01 05:59:16
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# Darknet框架与PyTorch的对比与协作
在当今深度学习领域，框架的选择至关重要。本文将对Darknet和PyTorch进行比较与分析，并提供代码示例，帮助读者更好地理解这两个框架的特点与用法。
## 一、Darknet框架概述
Darknet是一个开源的神经网络框架，特别适合于计算机视觉任务。它最著名的应用是YOLO（You Only Look Once）目标检测算法。Darkn
前言 VOC中的xml文件<annotation>
<folder>VOC2012</folder> //文件名
<filename>2007_000346.jpg</filename>
<source>
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2023-07-21 12:04:37
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目录下载darknet代码并测试红外车载数据集及训练文件准备训练与测试 1、下载darknet代码并测试 1.1 下载代码git clone https://github.com/pjreddie/darknet 1.2 编译代码 cd darknet
1.2.1 修改Makefile文件 1）如果使用GPU,GPU=1；否则使用CPU，CPU=0；2）如
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2024-01-17 13:07:40
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Darknet53原理 Darknet53是一个卷积神经网络模型，在2018年由Joseph Redmon在论文"YOLOv3: An Incremental Improvement"中提出，用于目标检测和分类任务。它是YOLOv3的核心网络模型，其设计思路是通过堆叠多个卷积和残差连接层来提高特征提取的效
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2024-07-31 17:35:41
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Darknet配置和安装1. 安装显卡驱动首先查看一下自己的电脑需要怎样的驱动，我们可以先到 http://www.nvidia.com/Download/index.aspx 查询下我们需要的是怎样的驱动，这里我的显卡是 GTX 1080 Ti，所以以此为例说明，勾选好对应的配置： 点击search并下载驱动打开terminal，卸掉系统原有驱动：sudo apt-get remove
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2023-07-21 12:04:44
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https://blog.csdn.net/u010122972/article/details/83541978 优点Darknet是一个比较小众的深度学习框架，没有社区，主要靠作者团队维护，所以推广较弱，用的人不多。而且由于维护人员有限，功能也不如tensorflow等框架那么强大，但是该框架还
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2020-12-23 07:51:00
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更多参见darknet学习笔记相关文档：darknet框架基于resnet34模型训练OCT图片；pytorch框架基于resnet18训练OCT数据darknet与pytorch框架训练resnet34模型分类对比模型对比darknet resnet34在ImageNet上预训练，top1:72.4,top5:91.1.初始召回率：pytorch:正常图片：0.0217；异常图片：1.0dark
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2023-10-13 23:20:35
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在远程Linux服务器部署darknet编译首先通过putty或者其他工具登录到远程服务器 使用git下载源码git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git再进入darknet文件夹cd darknet修改Makefile，根据服务器的配置进行相应的设置vim Mkaefile按下i进入编辑模式其中GPU=0
CUDNN=0
OPENCV=0
O
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2024-02-19 12:35:23
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ResNet神经网络随着深度加深，会产生很多问题，比如梯度消失和梯度爆炸，可能还会使网络恶化性能变差，所以有时深层次的网络效果反而没有浅层网络好。深层次的网络按理说应该可以学会浅层+恒等映射的形式，这样也能达到浅层的效果，但是由于网络degradation的问题，这并不成立，也就是说，深层次网络解的集合没有包含浅层解。为了解决这一问题，Residual就被提出了。Residual 模块 从上图中可
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2024-04-22 19:14:17
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