导入依赖导入与你es版本对应的依赖<dependencies>
<!-- 1. elasticsearch-->
<dependency>
<groupId>org.elasticsearch</groupId>
SpringSecurity曾经在十年前非常火热，只要是做权限系统，当时几乎非用它不可，记得是在XML文件里一堆的配置。曾几何时，Shiro冒了出来，以其简洁和轻量的风格慢慢地捕获了众多码农的心，从此SpringSecurity似乎成了历史文物。 但事物总是在发展变化的，这两年随着 SpringBoot的兴起，由于SpringSecurity与SpringBoot都是Spring
如何在PyTorch中从零开始实现YOLO（v3）对象检测器：第2部分前言本文翻译总结于scratch目标检测是一个很古老的视觉问题，和其他视觉问题一样，它也从深度学习的发展中受益匪浅。 近年来，人们开发了许多用于对象检测的算法，其中包括YOLO，SSD，Mask RCNN和RetinaNet。目录 文章目录前言目录先决条件入门配置文件卷积上采样路线创建构建基块PyTorch模块。路由层/快捷层Y
其实在面试中会经常被问到Python中深拷贝和浅拷贝的知识，这里进行下总结，以便以后复习在python中的深拷贝和浅拷贝和java里面的概念是一样的，所谓的浅拷贝就是拷贝第一层中的引用，所谓的深拷贝就是逐层进行拷贝(对对象的资源进行拷贝)。首先谈谈可变对象和不可变对象：1.可变对象在python中，list，set，dict 等类型的数据都是可变对象，相对于不可变对象而言，可变对象的数据可以被修改
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2024-07-21 01:13:38
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目录一、Yolo模型简介二、Java调用Yolo模型的方法1. 安装OpenCV2. 下载Yolo模型文件3. 编写Java代码三、Yolo模型的应用场景1. 自动驾驶2. 安防监控3. 医疗诊断4. 工业生产四、总结五、示例代码七、DL4J一、Yolo模型简介Yolo（You Only Look Once）是一种基于深度学习的目标检测算法，它可以在一张图像中同时检测出多个目标，并给出它们的位置和
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2023-09-10 10:37:15
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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YOLO Java
### 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A(下载YOLO Java源码) --> B(导入源码到IDE)
B --> C(配置环境)
C --> D(训练模型)
D --> E(部署模型)
```
### 二、步骤和代码
#### 1. 下载YOLO Java源码
首先，你需要下载YOLO Ja
原创
2024-07-11 05:42:45
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YOLO代码解读_model.py1 概述2 导入库文件3 parse_model_cfg()3.1 修正路径3.2 按行读取3.3 模型定义4 create_modules()4.1 基本单元4.2 YOLO网络结构的基本了解4.3 convolutional4.4 Upsample4.5 route4.6 shortcut层4.7 YOLO层4.8 记录返回5. YOLOLayer()5.1
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2023-08-25 17:26:57
401阅读
首先说一下，本人由于之后嵌入式开发移植的需求，因此主要改动的框架就是darknet。前面一篇博文主要介绍了我所使用的数据集及其预处理方式，本文我将对darknet中相关语义分割的修改进行介绍，供大家参考，如果大家有兴趣的话可以参考我的github主页：https://github.com/ArtyZe/yolo_segmentation  
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2024-08-05 21:20:54
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全文转载，仅供自己学习，侵删。RCNN：我们先来研究一下图片，嗯，这些位置很可能存在一些对象，你们对这些位置再检测一下看到底是哪些对象在里面。 YOLO：我们把图片大致分成98个区域，每个区域看下有没有对象存在，以及具体位置在哪里。 RCNN：你这么简单粗暴真的没问题吗？ YOLO：当然没有…咳，其实是有一点点问题的，准确率要低一点，但是我非常快！快！快！ RCNN：为什么你用那么粗略的候选区，最
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2024-08-01 17:19:42
49阅读
一、可视化指标1.各类lossloss分为cls_loss, box_loss, obj_loss三部分： **cls_loss：**用于监督类别分类，计算锚框与对应的标定分类是否正确。 **box_loss：**用于监督检测框的回归，预测框与标定框之间的误差（CIoU）。 **obj_loss：**用于监督grid中是否存在物体，计算网络的置信度。2. metricsmAP(IoU@0.75)：
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2023-10-21 09:27:48
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前言其实这篇文章重点在如何用Java的JNI调用C++的dll，记录一下，避免以后自己忘了.....原文发表在语雀文档上，排版更美观简介JNI—摘自百度百科JNI是Java Native Interface的缩写，它提供了若干的API实现了Java和其他语言的通信（主要是C&C++）。从Java1.1开始，JNI标准成为java平台的一部分，它允许Java代码和其他语言写的代
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2023-12-11 09:04:11
109阅读
文章目录声明2 工程应用分析2.1 平台/软件介绍和环境搭建2.2 网络训练方式选择2.3 SVP-NNIE前向计算处理过程2.3.1 例程中对YOLOv3网络模型的初始化操作2.3.2 图像的输入2.3.3 NNIE输出数据的内存分布图2.3.4 网络的后级处理2.3.5 性能分析和优化思路3 Caffe框架和网络训练流程3.1 Caffe平台的搭建3.2 Caffe计算框架基础（基于mnis
# 使用Java开发YOLO
## 简介
YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，通过一次前向传播将图像分成多个网格，每个网格预测出一个边界框和该边界框所属的目标类别。YOLO简单高效，在目标检测领域被广泛应用。
本文将介绍如何使用Java开发YOLO，并提供代码示例。
## YOLO算法原理
YOLO算法将图像分成SxS个网格，每个网格负责预测B个边界框
原创
2024-03-11 06:09:20
214阅读
//1. 在ubuntu18.04下安装yolov3安装darknet按ctrl+atl+t 打开终端， 并在终端下依次输入以下命令git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git
cd darknet
make如果成功的话你会看到以下信息mkdir -p obj
gcc -I/usr/local/cuda/include/ -Wall -W
## Java YOLO 推理简介
YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的目标检测算法，它的特点是速度快，可以在实时场景下进行目标检测。而Java YOLO 推理是使用Java语言实现的YOLO算法，使得我们可以在Java环境下进行目标检测。本文将介绍如何使用Java YOLO 推理进行目标检测，并提供代码示例。
### YOLO 算法简介
YOLO算法是一种基
原创
2023-08-19 11:24:45
79阅读
# 教你用Java实现YOLO目标检测
在本文中，我们将介绍如何在Java中实现YOLO（You Only Look Once）目标检测。YOLO是一个高效的深度学习模型，能够快速地识别图像中的物体。以下是实现这一功能的大致流程和步骤。
### 实现流程
以下表格展示了实现YOLO目标检测的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
原创
2024-08-17 07:00:29
205阅读
# 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
114阅读
# 使用Java实现YOLO目标检测的完整指南
在计算机视觉领域，YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测算法。如果你是一名刚入行的小白，想要在Java中实现YOLO，本文将带领你一步踏步完成这一过程。我们会详细阐述每个步骤，并提供所需的代码示例。接下来，我们将先了解整个流程。
## 整体流程
以下是实现Java YOLO目标检测的步骤：
| 步骤 | 描述
一、所需环境： 1.python3.7 2.OpenCV3.4.1 3.TensorFlow 二、下载darkflow 源文件地址：github.com/thtrieu/darkflow 点击download即可 编译darkflow 在cmd中，将路径切换到 darkflow 所在目录，输入指令：python setup.py build_ext --inplace 即可完成编译 编译完后，界
