而本文将聚焦于Neck侧的分享，希望能让江湖中的英雄豪杰获益，也希望大家提出宝贵的建议与观点，让这个栏目更加繁荣。 
参考：
YOLOV1（
pytorch） 代码讲解
1、数据集分析和处理 首先分析要处理的数据，由于个人电脑内存有限，处理数据，只选取VOC 2007数据集中的6张图片。主要目的是理解YOLO V1的工作原理。 下面是000015.xml的内容：<annotation> <
大部分人学习YOLO应该是从V3开始的，我很奇葩，从V2开始的，但是V2论文中有很多点一笔带过，前前后后断断续续看了几篇博客介绍V2和V1，想着做一个阶段性总结，自己写一篇，也有助于自己加深理解。 这篇总结的很全面 目前的目标检测算法分为两类：One-stage和Two-stage Two-stage检测算法将检测问题划分为两个阶段，首先产生候选区域（region proposals），然后对候
概述新的YOLO版本论文全名叫“YOLO9000: Better, Faster, Stronger”，相较于YOLO主要有两个大方面的改进： 第一，作者使用了一系列的方法对原来的YOLO多目标检测框架进行了改进，在保持原有速度的优势之下，精度上得以提升。 第二，作者提出了一种目标分类与检测的联合训练方法，通过这种方法，YOLO9000可以同时在COCO和ImageNet数据集中进行训练，训练后的
转载
2024-08-06 11:07:30
36阅读
[net] ★ [xxx]开始的行表示网络的一层，其后的内容为该层的参数配置，[net]为特殊的层，配置整个网络
# Testing ★ #号开头的行为注释行，在解析cfg的文件时会忽略该行
# batch=1
# subdivisions=1
# Training
batch=64
实现方法整体上，v2对v1的问题进行了优化，通过多个方面进行改进Batch Normalization mAP提升2.4%V2版本舍弃Dropout，卷积后全部加入BatchNormalization网络的每一层的输入都做了归一化，收敛相对更容易通俗来讲，就是对每一层加上干预，使其向我们希望的方面预测批归一化有助于解决反向传播过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，降低对一些超参数（比如学习率、网络参数的
转载
2024-09-10 19:55:50
145阅读
目录引言write_txt.pyyoloData.pyyoloLoss.pyRnsNet50.pytrain.pypredict.py总结引言 本文通过代码实现了改进的YOLOV1算法，将主干网络替换为了ResNet50其余不变，使用的是pytorch框架，版本为1.7.1。YOLOV1的算法
转载
2023-12-05 15:19:52
226阅读
一、下载pycharm、anaconda 与yolov5。第一步：下载pycharm 、 anacondapycharm：Download PyCharm: Python IDE for Professional Developers by JetBrains下载社区版可以免费使用，下载专业版有一个月的试用期（可以上网破解）anaconda：Anaconda | The World's Most
转载
2024-08-05 12:53:43
138阅读
写在前面近年来YOLO系列层出不穷，更新不断，已经到v7版本。Rocky认为不能简单用版本高低来评判一个系列的效果好坏，YOLOv1-v7不同版本各有特色，在不同场景，不同上下游环境，不同资源支持的情况下，如何从容选择使用哪个版本，甚至使用哪个特定部分，都需要我们对YOLOv1-v7有一个全面的认识。加繁荣。
----【目录先行】----
YOLOv1-v7论文&&代
复现YOLO v1 PyTorchPaper: [1506.02640] You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection (arxiv.org)Github: EclipseR33/yolo_v1_pytorch (github.com)数据集VOC2007：The PASCAL Visual Object Classes Chall
手把手教你如何在darknet框架下配置yolo v3目录:什么是darknet如何配置darknet以及测试制作VOC数据集使用yolo v3训练自己的数据什么是darknet可以把darknet看成是一个框架，里面包含了从AlexNet到现在yolo的配置文件，都是基于C实现的，使用者可以根据自己的需求加载网络，来测试或者训练自己的data。以下只截取了一部分。 优
3.1 配置cfg文件 3.1.1 复制yolov3.cfg（...\darknet-master\cfg目录下）文件并重命名为yolo-obj.cfg（或者其他名字，只要各处对应即可），复制到darknet.exe相同目录下（或者其他目录，输入命令时对应即可）。 &n
