yolov5简介 YOLOv5(You Only Look Once)是由 UitralyticsLLC公司发布的一种单阶段目标检测算 法，YOLOv5 相比YOLOv4 而言，在检测平均精度降低不多的基础上，具有均值权重文件更小，训练时间和推理速度更短的特点。YOLOv5 的网络结构分为输入端、BackboneNeck、Head 四个部分。输入端主要包括 Mosaic 数据增强、图片尺寸处理以及
目录1. 数据集角度2. 模型角度3. 训练超参数设置4. 其余1. 数据集角度每个类拥有的图像个数大于1500张。每个类拥有大于10000个实例。图像要在一天内的不同时间，不同季节，不同天气，不同光照条件，不同角度，不同设备获取。图像中的所有实例必须都被标注（这一点后来自己对比训练结果才意识到，训练图像宁缺毋滥，如果有大量图像中的实例没有标注，这些区域会被认为是背景，干扰训练精度）。标注的准确性
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2024-08-02 11:03:28
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一、安装昇腾驱动先安装昇腾驱动，昇腾驱动请参考各个产品安装手册，安装完成后npu-smi info 显示安装成功[root@localhost ~]#
[root@localhost ~]# npu-smi info
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Yolov3升级版 这个c++版，支持vs2015 vs2017.https://github.com/springkim/YOLOv3_SpringEdition 这个55.4，看一看https://github.com/jacke121/yolov3Yolov3简述代码地址：https://pjreddie.com/yolo/ 文末附yolov3_Visua
目录1 需求描述第1种：封装darknet框架第2种：weights模型转pb模型2 weights模型转pb模型方法3 重要备注（1）关于预处理：（2）关于模型输入输出的数据结构和节点名称：（3）关于NMS1 需求描述工程部署使用的C++，模型用darknet(AB版)YoloV3训练的，格式为weights。目前已实测通过了两种方式调用yoloV3模型。第1种：封装darknet框架将dark
摘要：由Web Service和其相关网站接收客户端上传的需要识别的图片。当Web Service接收到图片后将其转发给调度服务器，由任务调度程序再把识别请求分发给空闲的识别服务器，终由Web Service将结果返回给客户端。身份证OCR识别开发包是基于移动端的身份证OCR识别应用程序，支持Android、iOS两种主流移动操作系统。该产品采用手机、平板电脑等带有摄像头的设备拍摄身份证原件，通过
YOLOv3论文 论文相关文章题目：YOLOv3：An Incremental Improvement 论文地址：https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf目前，就目标检测而言主要分为两大系列：two-stage以及one-stage。而one-stage最突出的在于速度。 而YOLOv3的速度提升了更多。YOLOv3相比其他的YOLO系
# PyTorch使用pt模型
## 引言
在机器学习和深度学习领域，PyTorch是一个广泛使用的开源深度学习框架。它提供了丰富的工具和库，使得开发者可以轻松地构建、训练和部署深度学习模型。在本文中，我们将讨论如何使用PyTorch加载和使用.pt模型文件。
## 整体流程
在开始之前，我们先来看一下整个流程。下表展示了使用PyTorch加载和使用.pt模型文件的步骤。
| 步骤 |
原创
2023-11-17 16:48:19
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?前言javap的使用--常用: javap -c -v 类名--javadoc 标签--javadoc 工具软件识别以下标签：?个人主页：[尘觉主页]()文章目录javap的使用常用: javap -c -v 类名javadoc 标签javadoc 工具软件识别以下标签：javap的使用javap是JDK提供的一个命令行工具,javap能对给定的class文件提供的字节代码进行反编译
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2024-08-09 15:28:04
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目录step1 制作数据集step2 训练模型step3 测试step4 可视化训练日志 Darknet深度学习框架是由Joseph Redmon提出的一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架，具体的环境搭建可以参考之前写的一篇文章： 基本环境搭建成功后，就可以使用自己制作的数据集训练自己的yolo模型了。文中出现的使用的已标注好的数据集来自：step1 制作数据集1、 （1）按照 中制作数据集
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2024-06-04 17:05:34
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论文： YOLO9000：Better，Faster，Stronger 论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.08242YOLO9000是CVPR2017的最佳论文提名。首先讲一下这篇文章一共介绍了YOLO v2和YOLO9000两个模型，二者略有不同。前者主要是YOLO的升级版（关于YOLO v1的介绍可以参考：YOLO v1算法详解），后者的主要检测网络也
（一）训练自己的yolov5-lite（1）anaconda环境：问题：我的annconda是装在D盘的，但是在使用cmd或者conda prompt去创建一个新的conda环境时候会默认创建到c盘中，因为conda的虚拟环境一般很大所以我不想放在c盘，倒腾很久，比如用pycharm创建在E盘中，出现的新问题是创建出来的新环境只有地址没有环境名称。解决办法：a：首先关于用cmd或者conda pr
POT工具是什么POT工具，全称：Post-training Optimization Tool，即训练后优化工具，主要功能是将YOLOv5 OpenVINO™ FP32 模型进行 INT8 量化，实现模型文件压缩，从而进一步提高模型推理性能。不同于 Quantization-aware Training 方法，POT使用起来更加简单，在改善 CPU 和硬件加速器延迟的同时缩减模型大小，且几乎不会
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2024-04-09 14:22:01
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1、安装https://pjreddie.com/darknet/install/2、调用gpu3、整理数据集图片：坐标：train.txt 和 test.txt分类，voc.mane可以自己新建一个*.data文件，在里面按行输入分类名称4、修改cfg文件data文件，其中路径斗勇绝对路径，生成的数据模型保存在backup中net文件：我使用的是下图的网络配置文件参数修改以及意义：参考：&nbs
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2024-02-22 15:03:43
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今天实现了openface训练了自己第一个人脸识别的模型，实现过程中参照了这个博客帮了我大忙 http://www.vccoo.com/v/2ed520实现的过程和结果如下：前提：我的这台机子已经配置过了openface+dlib，所以我不用太为环境而担忧。环境在实现的过程中就出现了一个错 误：/home/zpj/torch/install/bin/luajit: /home/zpj/
# Java调用PT模型的实现指南
在近年来，随着深度学习技术的迅速发展，许多开发者希望将预训练模型（PT模型）部署到其Java应用中。本文将教你如何在Java中调用PT模型，并提供一个清晰的实现流程、代码示例，以及相关的甘特图和饼状图。
## 步骤流程
我们可以将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | --------
原创
2024-08-13 11:02:28
496阅读
前面我们说到了如何基于自己数据集训练，感兴趣的小伙伴可以去看下。。。我们得到了pt文件之后需要将他转换为ONNX，之后在对ONNX进行相应的部署，能完整的部署的前提是我们需要导出完整的ONNX。目录1、training和deploy的区别2、deploy导出ONNX3、training导出ONNX 3.1 不更改代码导出的ONNX转换为engine模型3.2 更改之后的ONN
参考上图，由于σ函数将约束在(0,1)范围内，所以根据上面的计算公式，预测边框的蓝色中心点被约束在蓝色背景的网格内。约束边框位置使得模型更容易学习，且预测更为稳定。6)passthrough层检测细粒度特征passthrough层检测细粒度特征使mAP提升1。对象检测面临的一个问题是图像中对象会有大有小，输入图像经过多层网络提取特征，最后输出的特征图中(比如YOLO2中输入416*416经过卷积网
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2023-11-18 18:46:40
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# 如何实现Java YOLO模型
## 一、整体流程
首先，我们需要明确整个实现Java YOLO模型的流程。下面是一个简单的表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------|
| 1 | 下载YOLO模型权重文件 |
| 2 | 加载权重文件到Java程序
原创
2024-04-08 06:08:17
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一、yolo是什么？ yolo是目标检测模型。目标检测是计算机视觉中比较简单的任务，用来在一张图片中找到特定的物体，目标检测不仅要求对物体的种类进行识别，同时要求我们对物体的位置进行标记。而且YOLO相比于以往的带有建议框的神经网络，速度大有提升。类别是离散数据，位置是连续数据。二、yolo的原理 目标 我们的目的是找出一张图片上物体的位置和种类，这其中包含5个信息：物体的中心位置（x，y），物体
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2023-11-07 04:41:17
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