地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet
源码是c的不是python的，所以配置稍微有点麻烦：
首先要先配好环境，否则编译会出错，就算编译不出错，运行也会出错，环境要求看官方文档（也就是上面这个网站首页展示的那个超长的md文件）：由于服务器之前装好了cuda10.0和cudnn7.3了，所以我只需要装opencv就行，装opencv可以看这篇blog： ，
文章目录回顾搭建yolo_head搭建yolo3 回顾还记得吗？DarkNet返回三路的feature map，这节就是讲解这三个支路的后续操作，完成了这些操作，yolo3全网也就搭建完毕了。# 输出三路分支
out3 = self.layer3(x)
out4 = self.layer4(out3)
out5 = self.layer
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2024-07-22 12:17:50
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前言：一直以来想接触下图像检测和识别，但是苦于没有机会进行练手，最近终于腾出时间看看yolo，你可以从github上找到一大堆yolo的项目，但是你难道仅仅满足于调用作者封装好的接口进行调用么，或者你想训练自己数据集，仅仅是将分好的img和ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ放到对应的文件夹就行了么？下面就拿一个ｇｉｔｈｕｂ上的一个yolo v2项目的源码进行解析，大多数的yolo代码大同小异，懂了一个其余的也便
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2024-04-12 21:52:09
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# 实现Yolov2 PyTorch代码下载
## 介绍
在本篇文章中，我将教会你如何下载和使用Yolov2 PyTorch代码。Yolov2是一种流行的目标检测算法，它可以在图像中检测出多个物体的位置。
## 下载Yolov2 PyTorch代码的流程
下面是下载Yolov2 PyTorch代码的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----|-----|
| 1 | 在Github上找
原创
2024-01-13 08:25:13
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# YOLOv2: Python实现目标检测算法
## 引言
目标检测算法是计算机视觉领域的一个重要任务，它可以从图像或视频中识别和定位特定的对象。YOLOv2（You Only Look Oncev2）是一种高效的目标检测算法，它使用单个神经网络模型同时进行目标分类和边界框回归。本文将介绍如何使用Python实现YOLOv2算法，并提供代码示例。
## YOLOv2算法简介
YOLOv2算法
原创
2024-01-29 04:48:04
80阅读
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
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2024-08-06 11:07:30
36阅读
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
# 使用PyTorch YOLOv2训练自己的数据集
YOLOv2是一种快速而准确的目标检测算法，它能够在输入图像中准确地检测和定位多个物体。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch框架来训练自己的数据集，并应用在YOLOv2模型上。
## YOLOv2简介
YOLOv2（You Only Look Once）是一种单阶段目标检测算法，相比于传统的两阶段方法，它更加高效且速度更快。YOLO
原创
2024-05-14 05:32:52
179阅读
因为最近在复习yolo系列的算法，就借着这个机会总结一下自己对这个算法的理解，由于是第一次写算法类的博客，文中有什么错误和行文不通的地方还希望大家指正。 yolov2与yolov1有很多改变。 最重要的改动：引入了anchor机制。v1通过最后接一个全连接层直接输出bbox的坐标。在yolov2中参 ...
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2021-04-24 14:50:00
199阅读
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当今社会，人工智能技术正日益成为各行各业的关键工具。其中，目标检测技术是计算机视觉领域中的一项重要任务。Yolo（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，具有高效、准确的特点。本文将介绍如何使用Java语言调用Yolo目标检测模型，并提供示例代码以实现检测结果的输出。目录1. Yolo目标检测算法简介1. 网络架构：2. 网络输出：3. 网络训练：4. 边界框预测：5. 非
# Python YOLOv2 入门指引
在本篇文章中，我们将逐步学习如何使用 Python 实现 YOLOv2 （You Only Look Once Version 2）目标检测。我们将会通过一个简单的流程，让你从理论到实践，顺利入门。
## 流程概览
接下来是学习 YOLOv2 的流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--
升级版 YOLO v2为提高物体定位精准性和召回率，YOLO作者提出了 《YOLO9000: Better, Faster, Stronger》 (Joseph Redmon, Ali Farhadi, CVPR 2017, Best Paper Honorable Mention)，相比v1提高了训练图像的分辨率；引入了faster rcnn中anchor box的思想，对网络结构的设计进行...
原创
2021-09-01 16:05:44
1058阅读
网络结构图YOLOv2采用了一个新的基础模型（特征提取器），称为Darknet-19，包括19个卷积层和5个maxpooling层，如上图所示。Darknet-19与VGG16模型设计原则是一致的，主要采用 3x3 卷积，采用 3x3 的maxpooling层之后，特征图尺寸降低2倍，而同时将特征图的通道数channles翻倍与NIN(Network in Network)类似，Darknet-1
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2024-06-28 14:04:18
511阅读
分析过程首先我们从yolo的训练命令开始分析（yolo的源码是用c++写的）：./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolo-voc.cfg darknet19_448.conv.23 从这里我们可以看出yolo主函数main中的参数argv[]在其中对应的值分别是 argv[0] -> darknet argv[1] -> detecto
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2024-01-17 10:23:56
100阅读
1. 背景 YOLOv2相对于v1版本，继续保持了很高的处理速度，但是在预测的准确率上有个很高的提高，但是其基本思想还是和v1版本是一致的，通过划分网格，以及使用简单的网络结构来处理分类问题。 由于YOLO系列，都是从V1开始逐步进行一些缺点的改进，故后面将只叙述改进部分的细节。 2.具体改进措施 2.1 输入及输出的格式 输入由V1的448 * 448 * 3 改为41
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2023-12-21 11:36:16
173阅读
论文：YOLO9000:Better, Faster, StrongerAbstract
们介绍YOLO9000，一个最先进的，实时目标检测系统，可以检测超过9000个目标类别。首先，我们提出对YOLO检测方法的各种改进方法，包括新颖的和从以前的工作中得出的。改进的模型YOLOv2在如PASCAL VOC和COCO标准检测任务是最先进的。使用一种新颖的多
原创
2022-04-19 09:49:07
267阅读
废话综述yolov1是yolo系列的开山之作，它是一个无anchor框的检测模型，也是将目标检测任务变成一个回归任务来处理的。看yolo系列一定要从v1开始看，慢慢看每个系列的改进，理解其精髓才能有比较大的提升。yolov1等于将每个图片分成7 * 7的区域，最后的输出张量每个张量“负责”图片中的每个区域的检测，但是一定要注意每个张量负责的区域会比图片分割后的格子要稍大一些，而且每个1 * 1张量
项目需求+锻炼自己，尝试用yolov2跑自己的数据集，中间遇到了很多问题，记下来防止忘记一、数据集首先发现由于物体特殊没有合适的现成的数据集使用，所以只好自己标注，为了减少工作量，先用opencv标记连通域（环境 ubuntu qt opencv）在qt中创建console类型工程，需要对test.pro进行如下配置QT -= gui
QT += core
CONFIG += c++11
CONF
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2024-01-15 13:46:33
61阅读
Pytorch版本yolov3源码阅读 [TOC] 1. 阅读test.py 1.1 参数解读 batch_size: 每个batch大小，跟darknet不太一样，没有subdivision cfg： 网络配置文件 data_config_path: coco.data文件，存储相关信息 weig
原创
2021-12-29 17:37:10
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v2版本，文中使用的参数和数值为代码中默认值并以voc数据集为例来说明的。一．输入数据处理jitter类似的手段：产生一个指定范围的随机数，调整输入图像作为传播使用的数据。truth的使用上相对v1发生了变化，一张图片最大能容纳30个目标（这30个目标是预定的，可以修改），超过30个的目标舍去，每个目标以(x,y,w,h,id)为顺序存储。每张图片对应的输出outpunum为5*30 = 150个
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2024-03-06 16:15:30
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