发现知乎编辑器支持二级标题了上个月公司繁琐的事情实在是太多了，基本上每天都加班，想来已经很久没有更新文章了，今日利用清明放假的时间，是时候总结一下上篇一文中介绍的【mac环境tensorflow的安装及更新，含人脸识别】中遗留的内容【人脸识别】了人脸识别主要分为四大块：人脸定位（face detection）、 人脸校准（face alignment）、 人脸确认（face veri
哈喽大家好 ！ 我是唐宋宋宋，很荣幸与您相见！！！我的环境：cuda：11.1cudnn：8.7.0TensorRT：8.4.1.5首先需要下载TensorRT，官网链接附下：NVIDIA TensorRT 8.x Download | NVIDIA Developer注：下载TensorRT版本需要和你电脑上的cuda版本对应 yolov5的代码需要大家上github自己扒 链接已经提供。Git
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2024-08-22 07:31:26
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2024-05-30 08:45:22
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论文地址：YOLO9000: Better, Faster, Stronger 项目主页：YOLO: Real-Time Object Detection概述 时隔一年，YOLO（You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection）从v1版本进化到了v2版本，作者在darknet主页先行一步放出源代码，论文在我们等候之下终于
YOLO总体特点：相比先提出候选框再做检测的two-stage方法，yolo是一种one-stage的检测方法，所以具有速度优势。将物体检测转化为回归问题，输出每个网格对应的归一化 xywh+置信度+类别onehotfeature map，每个网格的feature map对应输出的回归 y损失函数：分类损失+有目标损失+无目标损失+矩形框损失YOLOV1:对PASCAL VOC数据划分7*7网格，
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2024-03-10 22:10:49
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yolov5 release 6.1版本增加了TensorRT、Edge TPU和OpenVINO的支持，并提供了新的默认单周期线性LR调度器，以128批处理大小的再训练模型。YOLOv5现在正式支持11种不同的权重，不仅可以直接导出，还可以用于推理(detect.py和PyTorch Hub)，以及在导出后对mAP配置文件和速度结果进行验证。 比如，onnx文件的导出： onnx导出
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2024-05-09 19:34:41
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基于Tensorflow2的YOLOV4 网络结构及代码解析（4）——Loss和input本部分介绍yolov4源码中Train中内容，包括Input，Loss和训练方式等。在训练的过程中用到了一些tricks，包括mosaic数据增强，Cosine_scheduler 余弦退火学习率，CIOU以及label_smoothing 表情平滑等。在这篇博客中不做详解，将在下篇博客中进行详细剖析。本篇博
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2024-08-09 09:10:28
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一、参考资料项目源码pytorch yolo5+Deepsort实现目标检测和跟踪工程落地YoloV5 + deepsort + Fast-ReID 完整行人重识别系统（三）yolov5-deepsort-pedestrian-countingYolov5-Deepsort-Fastreid二、相关介绍Deepsort是实现目标跟踪的算法，从sort（simple online and realt
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2024-01-05 20:33:54
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Yolov5 文章目录Yolov5一. Yolov5 现状二. Yolov5 模型结构（一）Yolov5 2.0（二）Yolov5 6.0输入端BackBone基准网络Head网络三. Yolov5 模型推理流程四. Yolov5 输入端（一）Mosaic数据增强（二）自适应锚框计算（三）自适应图片缩放五. Yolov5 BackBone（一）Focus结构（二）CSP结构（三）SPP结构 /SP
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2024-03-22 19:17:30
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△ 来自YOLOv3原作者YOLOv3，快如闪电，可称目标检测之光。PyTorch实现教程去年4月就出现了，TensorFlow实现一直零零星星。现在，有位热心公益的程序猿 (Yunyang1994) ，为它做了纯TensorFlow代码实现。这份实现，支持用自己的数据训练模型。介绍一下TensorFlow实现，包含了以下部分：· YOLOv3架构· 权重转换器 (Weight Conv
第一：装的Python版本不同我们要注意，这里由于博主的文章是21年发布的，但是有向我一样的初学者是刚下载的python，而现在python的版本已经到了3.10（其实一般不会装最新版啦，我也是后来装其他环境时才知道引嘤嘤嘤）。所以在进行这项步骤时，最后我们应该写为我们自己的python的版本，例如： conda create -n pytorch python=3.10 第二：Pyt
关于利用Pytorch框架进行深度学习前导入的图像数据前处理问题主要内容1、程序总体框架2、各部分具体实现2.1读入图像及标签（1）标签文件说明（2）整合标签文件（3）验证box对应关系的正确性（4）编写数据读入程序2.2 图像随机变化（1）翻转（2）放缩（3）滤波（4）亮度（5）色调（6）饱和度（7）裁剪2.3 图像预处理2.4 标签编码2.5 产生数据子集 主要内容本文是作者在复现YOLOv
Yolov5——pytorch环境搭建：一． 准备工作：Cuda 、Anaconda安装、yolov5源码下载1.cuda版本查看：如果没有下载cuda的话，自行百度即可。查看本机电脑cuda版本的方法：方法一：在电脑桌面右击选中NVDIA控制面板打开界面后点击左下角系统信息点击组件后，在产品名称一栏即可查看CUDA版本方法二：win+R打开cmd，输入nvidia-smi 附上cuda安装教程：
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2024-01-11 10:32:11
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神经网络学习小记录62——Tensorflow2 利用efficientnet系列模型搭建efficientnet-yolov3目标检测平台学习前言什么是EfficientNet模型源码下载EfficientNet模型的实现思路1、EfficientNet模型的特点2、EfficientNet网络的结构EfficientNet的代码构建1、模型代码的构建2、Yolov3上的应用 学习前言重新训练
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2024-05-15 03:12:00
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使用tensorflow lite部署模型1.转换成tflite文件2.跑通官方demo3.连接手机调试4.更换自己的模型 这里放一个小伙伴的共识：tensorflow的版本兼容就是个大坑，不要靠近，会变得不幸。本来我不信邪，现在我只想说，不要用奇奇怪怪的tf模型转tflite,非要转就用常见的吧，呜呜呜。 这是一篇未成功的tensorflow lite踩坑记录，我打算转战onnx
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2024-04-29 18:44:05
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YOLOv3代码详解：一、预测过程：1.网络结构的定义： 网络最后得到的detect_1,detect_2,detect_3.三个尺度的形状分别为：[1, 507（13X13X3）, 5+c]、[1, 2028, 5+c]、[1, 8112, 5+c]其中Yolo_block是一个正常卷积(不改变图像大小)组成的模块，生成route和inputs两个结果，route 用于配合下一个尺度
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2024-03-15 19:01:45
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【导语】 自己到处学习了一些深度学习的皮毛，深切感受到没有GPU，真是不要和人家谈什么效率。人家一天跑好几个代码，如果你没有GPU，训练起来几天才跑一个代码。我之前在笔记本试过跑深度学习的hello world—‘MNIST’，使用的是softmax回归网络实现数字识别，这个速度还好，因为没有涉及复杂的卷积运算。后来自己又用CNN来实现数字识别，那训练速度足以让你怀疑人生，瞬时觉得人生路漫漫，CP
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2024-08-29 19:58:10
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文章目录前言一、YOLOv5二、环境要求二、安装环境四、视频目标检测1、导入库2、获取输入视频3、开始目标检测4、关闭和释放五、摄像头目标检测六、结果展示 前言YOLOv5 ? 是COCO数据集上预处理的一系列对象检测架构和模型，代表Ultralytics对未来视觉人工智能方法的开源研究，融合了数千小时研究和开发过程中积累的经验教训和最佳实践。 本文用来记录第一次使用 YOLOv5实现：视频目标
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2024-01-22 12:54:11
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从零开始yolov3的tensorfow-gpu环境搭建及成功实现迁移学习全过程
<center>从零开始yolov3的tensorfow-gpu环境搭建及成功实现迁移学习全过程一、tensorflow-gpu环境搭建1.1、给conda设置镜像源1.2、conda安装tensorflow-gpu1.3、其他依赖模块安装二、yolov3复现2.1、voc数据集的下载
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2024-09-02 13:07:35
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文章目录一、前言1.结构图2.步骤3.loss值二、手识别0.图片1.下载项目框架2.标签分类3.训练4.测试三、总结 一、前言小王在毕设之余疯狂追剧，最近痴迷于《权利的游戏》中龙母的美貌，太?了 当然，二丫 和 雪诺 的故事线也非常好看，我喜欢剧透，欢迎大家向我剧透。? 当然了，小王也不能忘记毕设进度啦——好像是什么手语识别来着？哈哈哈哈，用最近了解的yolo跑个模型测试一下下吧，嘻嘻，效果还
