1.1 激活函数（Activation functions）选择激活函数的经验法则如果输出是0、1值（二分类问题），则输出层选择sigmoid函数，然后其它的所有单元都选择Relu函数。这是很多激活函数的默认选择，如果在隐藏层上不确定使用哪个激活函数，那么通常会使用Relu激活函数。有时，也会使用tanh激活函数，但Relu的一个优点是：当是负值的时候，导数等于0。这里也有另一个版本的Relu被称
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2024-03-21 18:41:06
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YOLO，即You Only Look Once的缩写，是一个基于卷积神经网络（CNN）的物体检测算法。而YOLO v3是YOLO的第3个版本，即YOLO、YOLO 9000、YOLO v3，检测效果，更准更强。YOLO v3的更多细节，可以参考YOLO的官网。 YOLO是一句美国的俗语，You Only Live Once，你只能活一次，即人生苦短，及时行乐。本文主要分享，
you look only once 博主完整翻译了YOLOV1和YOLOV3的论文；请移步查看： YOLOV1： YOLOV3：YOLO v3原理及代码解析YOLO是一种端到端的目标检测模型。YOLO算法的基本思想是：首先通过特征提取网络对输入特征提取特征，得到特定大小的特征图输出。输入图像分成13×13的grid cell，接着如果真实框中某个object的中心坐标落在某个grid cell中
目录1 Yolov5四种网络模型1.1 Yolov5网络结构图1.2 网络结构可视化1.2.1 Yolov5s网络结构1.2.2 Yolov5m网络结构1.2.3 Yolov5l网络结构1.2.4 Yolov5x网络结构2 核心基础内容2.1 Yolov3&Yolov4网络结构图2.1.1 Yolov3网络结构图2.1.2 Yolov4网络结构图2.2 Yolov5核心基础内容2.
什么是激活函数？ 多种激活函数详解1.激活函数作用：引入非线性因素，提高了模型的表达能力。如果没有激活函数，那么模型就只有线性变换，可想而知线性模型能表达的空间是有限的。而激活函数引入了非线性因素，比线性模型拥有更大的模型空间。2.主要常用的激活函数：SoftmaxSigmoidTanhReLU（以及基于ReLU的改进系列：Leaky ReLU、ELU、PReLU等）Gelu
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2024-05-29 11:20:21
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CVer今天 以下文章来源于AI人工智能初学者 ，作者ChaucerGAI人工智能初学者
机器学习知识点总结、深度学习知识点总结以及相关垂直领域的跟进，比如CV，NLP等方面的知识。点击上方“CVer”，选择加"星标"置顶重磅干货，第一时间送达本文转载自：AI人工智能初学者由于YOLO V5的作者现在并没有发表论文，因此只能从代码的角度理解它的工作。YOLO V5的网络结构图如
深入理解YOLO v3实现细节系列文章，是本人根据自己对YOLO v3原理的理解，结合开源项目tensorflow-yolov3，写的学习笔记。如有不正确的地方，请大佬们指出，谢谢！目录第1篇 数据预处理第2篇 backbone&network第3篇 构建v3的 Loss_layer1. 解读YOLOv3 的损失函数在分析yolo v3的损失函数之前，先来回顾一下yolo v
1. yolov5 网络架构 上图是yolov5s的网络结构，它是yolov5系列中深度最小、特征图宽度最小的网络。后面的m、l、x都是在此基础上不断加深、加宽的。网络主要分为输入端、Backbone、Neck、Prediction四个部分。它和yolov3主要不同的地方：（1）输入端：Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放（2）Backbone：Focus结构、CSP结构（3）Ne
这个activation.py文件，这个文件是Yolov5 中使用的全部激活函数，不同版本可能里面的函数命名方式不一样，但是实现原理是一样的。Swish函数表达式函数图像源码class SiLU(nn.Module): # export-friendly version of nn.SiLU()
@staticmethod
def forward(x):
本文分为两个部分：Ubuntu16.04安装OpenCV和部署项目地址
一、Ubuntu16.04安装OpenCV1、安装相关软件包sudo apt install build-essential
sudo apt install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
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2024-07-30 19:24:26
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文章目录引言修改backbone为 shufflenetv2第一步、定义模块第二步、注册模块第三步、配置结构第四步、使用结语 引言YOLOV5是一个速度和精度表现都非常优秀的目标检测算法，但我们在使用过程中有自己各种各样的需求，官方原本的代码可能不能满足我们需要，比如检测小目标，我们就需要使用对小目标检测效果好的Backbone，或者想要移植到嵌入设备上，我们就需要轻量化的Backbone。因此
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2024-06-05 11:39:38
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1. 修改网络结构----以yolov8 的C2F为例借鉴的代码：http://github.com/ultralytics/ultralytics修改顺序：1）models/commons.py ------------ 加入新增网络结构打开models，复制里面的c2f模块，到yolov5的common.py里面。class C2f(nn.Module):
# CSP Bottlene
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2024-08-27 22:05:39
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目录引言网络结构数据增强部署生成数据进行圆形和矩形检测引言自2020年5月18日发布以来，已经经过过数个版本的迭代，当前最新版本为v7，添加了分割能力。已经有很多的博文讲解了yolov5的原理以及如何用标注的数据，比如YOLOv5网络详解 深入浅出Yolo系列之Yolov5核心基础知识完整讲解 手把手教你用深度学习做物体检测(一)： 快速感受物体检测的酷炫它的安装非常加单，使
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2024-05-20 19:10:21
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【实验记录】yolov5的一些改进tricks总结1.在yolov5上增加小目标检测层2.在yolov5上增加注意力机制 CBAM SElayer … 3.考虑在yolov5中加入旋转角度的目标检测机制。 reference： [1]https://zhuanlan.zhihu.com/p/358441134 [2]https://github.com/onehahaha756/yolov5_ro
VariFocalNet | IoU-aware同V-Focal Loss全面提升密集目标检测(附YOLOV5测试代码)观察到，核心网络是resnet50，resnet101如果推理报错，参考：https://github.com/hyz-xmaster/VarifocalNet/issues/1准确地对大量候选检测器进行排名是高性能密集目标检测器的关键。尽管先前的工作使用分类评分或它与基于IoU
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2024-10-21 13:39:13
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目录1. 仅输出指定类别的检测结果2. 裁剪出目标3. 添加目标置信度4. 批量测试图片并保存至指定文件夹5. 保存视频检测结果6. 修改模型保存频率7. 保存训练日志，参数可视化1. 仅输出指定类别的检测结果coco模型，只输出人、车或其他指定类别的检测结果这个比较简单，只需要在打印框、输出框信息的时候加个判断即可。修改src/image.c中的draw_detection函数int left
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2024-10-31 19:55:00
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训练的时候很”脆弱”，很容易就”die”了，训练过程该函数不适应较大梯度输入，因为在参数更新以后，ReLU的神经元不会再有激活的功能，导致梯度永远都是零。
例如，一个非常大的梯度流过一个 ReLU 神经元，更新过参数之后，这个神经元再也不会对任何数据有激活现象了，那么这个神经元的梯度就永远都会是 0.
如果 learning rate 很大，那么很有可能网络中的 40% 的神经元都”dead”了。
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2024-07-30 14:59:55
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这是https://github.com/jacobgil/pytorch-grad-cam/blob/master/tutorials/Class Activ
原创
2022-11-26 10:17:04
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一、网络结构 整个网络分为4个部分：输入端、基准网络、Neck网络与Head输出端二、输入端：使用Mosaic数据增强操作提升了模型的训练速度和网络的精度。采用了4张图片，并且按照随机缩放、随机裁剪和随机排布的方式进行拼接而成，具体的效果如下图所示。这种增强方法可以将几张图片组合成一张，这样不仅可以丰富数据集的同时极大的提升网络的训练速度，而且可以降低模型的内存需求。 三、基准
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2024-05-28 11:37:24
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1、如何有效阅读caffe源码 1、caffe源码阅读路线最好是从src/cafffe/proto/caffe.proto开始，了解基本数据结构内存对象和磁盘文件的一一映射关系，中间过程都由ProtoBuffer工具自动完成。 2、看include/目录中.hpp头文件，通过头文件类申明理解整个框架。从基类向派生类，掌握这
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2024-08-30 16:59:26
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