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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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
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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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
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
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
（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
# 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
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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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第二章-可行性研究掌握可行性研究的任务、内容及具体步骤。掌握成本估计方法（功能点FP方法、代码行技术估算法、任务分解技术、COCOMO估算模型、Putnam估算模型）。掌握效益分析方法中投资回收率、回收期、纯收入等基本概念。1、可行性研究的任务可行性研究的目的不是解决问题，而是确定问题是否值得去解决。可行性研究的实质：一次大大压缩简化了的系统分析和设计的过程，也就是在较高层次上以较抽象的方式进行的
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
目录资料网络模型原理网络框架相对于yoloV1的改进 Batch Norm High Resolution ClassifierConvolutional With Anchor BoxesDimension ClustersNew Network:Darknet-19 Direct location predictionPassThrough
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2024-01-29 17:14:13
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一、产生句子方法：Shannon Visualization Method过程：根据概率，每次随机选择一个bigram，从而来产生一个句子比如:从句子开始标志的bigram开始，我们先有一个(<s>, w)，w是随机一个单词，比较有可能的是I这个单词，那么我们就有(<s>, I)随机选择下一个单词，得到(w,x)，这里w是I，x概率最大的是want重复以上步骤，直到得到&l
# 如何实现 PyTorch PT 模型的保存与加载
在深度学习的过程中，训练一个好的模型通常需要大量的时间和资源，因此将训练好的模型进行保存以便于后续使用是非常重要的。在本文中，我们将详细阐述如何使用 PyTorch 保存和加载模型，具体流程如下所示：
| 步骤 | 描述 |
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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，用来在一张图篇中找到某些特定的物体，目标检测不仅要求我们识别这些物体的种类，同时要求我们标出这些物体的位置。目标检测综述计算机视觉能解决哪那些问题--- 分类、检测、分割分割--语义分割、实例分割（全景分割）显然，类别是离散数据，位置是连续数据。上面的图片中，分别是计算机视觉的三类任务：分类，目标检测，实例分
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2023-12-20 09:49:44
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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
YoloAll项目简介YoloAll是一个将当前主流Yolo版本集成到同一个UI界面下的推理预测工具。可以迅速切换不同的yolo版本，并且可以针对图片，视频，摄像头码流进行实时推理，可以很方便，直观的对比不同版本的yolo的推理效果，耗时等。自从YoloAll V1版本推出以后，得到了很多朋友的喜欢，大家也跟我一样，被众多的Yolo版本所困扰，有时为了比较两个不同版本的Yolo的效果，往往需要花费
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2024-09-06 19:13:06
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简单说明一下在这篇文章中我要完成的任务：识别出图像中的窗户和儿童位置，并对儿童是否身处窗户内的危险区域进行算法判断，最终反馈给后端一个安全或危险的信号。将训练好的模型和设计好的算法部署在Jetson Nano设备上，以便深度学习的推理以及与后端的交互。 毕竟我是负责深度学习这部分的，所以本文我着重讲一下几个方面（当然一定是各位读者非常希望学习到的知识）：如何配置yolov5所需环境、如何处理可能遇
ps:本文仅为个人学习yolov1（通过b站up同济子豪兄的学习视频）时记录的东西。关于损失函数的部分并未理解透彻，所以并未有笔记。因为未学习过神经网络，所以中间涉及的部分个人是当作黑盒来理解的。可能有错，望指出。Yolov1介绍：YOLO（You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection），是Joseph Redmon和Ali Far
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2024-10-14 10:51:25
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