YOLO的安装与学习Markdown和扩展Markdown简洁的语法代码块高图片链接和图片上传LaTex数学公式UML序列图和流程图离线写博客导入导出Markdown文件丰富的快捷键**快捷键加粗 Ctrl + B 斜体 Ctrl + I 引用 Ctrl + Q
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最近推出了yolo-v4我也准备试着跑跑实验看看效果,看看大神的最新操作这里不做打标签工作和配置cuda工作，需要的可以分别百度搜索 VOC格式数据集制作，cuda和cudnn配置我们直接利用VOC格式训练自己数据集的模型笔者也是 根据官方github的readme操作的 没看懂可以进入官方链接看看英文介绍，或者在issue里面提问，笔者花了一天 也算是跑通了数据集的代码。
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2023-12-22 21:59:21
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# 教你在 Android 中安装 OpenCV 和 YOLO
在计算机视觉领域，OpenCV 和 YOLO(You Only Look Once) 是两个非常重要的工具。OpenCV 用于图像处理，而 YOLO 是一种目标检测算法。在这篇文章中，我将逐步教你如何在 Android 中安装 OpenCV 和 YOLO。整个流程将分为多个步骤如下表所示。
| 步骤 | 描述
miniconda安装miniconda 下载安装下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/如果C盘有空间。最好安装在C盘，且安装目录中不要有中文勾选将其添加到PATH（第二个选项，勾了可能会变红，但是不用管）安装后win键有一个Anaconda prompt，点开会自动到base环境（但是这个环境是基础环境，我们要
原创
2024-10-02 14:23:34
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文章目录一、pt转onnx二、onnxruntime前向推理1. 安装依赖2. 代码实现3、onnxruntime和pytorch比较 一、pt转onnx这里我们主要参考：https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/251中的内容进行转化，进入yolov5安装目录，执行以下：python models/export.py --weights yolov
yolo 搭建安装过程0.Over Viewyolo作为一个目标检测的模型,它相对突出的地方就是实时.最新yolo9000这篇论文相对于SSD等模型也不落下风,由于我们要运行的平台是嵌入式平台,其计算资源非常有限,所以我们就需要对于实时性要求更高的模型.前面踩得坑有 faster-rcnn,ssd,goturn等,也会有相关文章介绍.1.安装过程首先,我们来到YOLO官方网站https://pj
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2024-02-04 21:19:41
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yolo5启动教程，windows 启动yolo5
原创
精选
2023-11-10 11:45:09
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配置环境Ubuntu20.04LTSnvidia-smi的CUDA最高版本=12.4AnacondaVScode安装ROSros1支持Ubuntu16、18、20，ros2支持高版本使用小鱼的ros一键安装wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros我安装的是ros1 noetic版本检查路径echo $ROS_PA
通过 PyPI 安装模块，您只需执行以下命令即可：如果您希望获取最新的开发版本或者为项目做出贡献，可以按照以下步骤从 GitHu。
原创
2024-09-30 10:34:37
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1.YOLO安装2. YOLO训练自己的数据集2.1数据集准备2.2修改配置文件2.2.1修改cfg/voc.data2.2.2修改data/voc.names2.2.3修改cfg/yolo-voc.cfg2.2.4下载预训练权重文件darknet19_448.conv.232.3 训练2.3.1 训练中输出日志参数3. 测试3.1 单张图像测试3.2多张图像测试3.3 测试数据集测试mAP、r
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2024-08-03 11:18:20
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『叫兽学堂』手牵手教你如何往Android SDK 1.5模拟器中“插入”SD卡 上周叫兽乘着周末写了篇“手把手的教大家如何启动Android SDK 1.5模拟器”的教程！看见论坛网友的热情回帖以及论坛版主把我的帖子设“精”后！叫兽的心情万分感动、看到论坛的leeking兄给叫兽发的珍藏套图，叫兽我看到图后都感动到热泪盈眶（
本教程是针对YOLO全家桶的环境配置教程，超级详细无尿点。视频教程。
前言一、前言YOLO系列是one-stage且是基于深度学习的回归方法，而R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN等是two-stage且是基于深度学习的分类方法。YOLO官网：GitHub - pjreddie/darknet: Convolutional Neural Networks 1.1 YOLO vs Faster R-CNN1、统一网络：YOLO没有显示求取r
原创
2024-06-28 10:59:18
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ov3 使用多个二分类代替softmax，如此以来，每个类别的概率相加就不需要等于1，类别概率之
原创
2022-12-10 11:15:20
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Yolo算法笔记 目标检测方法yolo（You only look once），看一眼就可识别目标。与R-CNN比，有以下特点（Faster-RCNN 中RPN网络吸取了该特点）：速度很快看到全局信息，而非R-CNN产生一个个切割的目标，由此对背景的识别效率很高可从产生的有代表性的特征中学习。流程:以PASCAL VOC数据集为例。1. 输入448X448大小的图片
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2024-07-04 16:05:26
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1.Resize成448*448，图片分割得到7*7网格(cell)，某个物体的中心落在这个网格中此网格就负责预测这个物体 2.最后一层是一个7*7*30的cube，每个 1*1*30的维度对应原图7*7个cell中的一个，1*1*30中含有类别预测和bbox坐标预测，前10个是两个不同boudin
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2018-09-12 16:52:00
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1. 创新YOLO将物体检测作为回归问题求解。基于一个单独的end-to-end网络，完成从原始图像的输入到物体位置和类别的输出。从网络设计上，YOLO与rcnn、fast rcnn及faster rcnn的区别如下：[1] YOLO训练和检测均是在一个单独网络中进行。YOLO没有显示地求取region proposal的过程。而rcnn/fast rcnn 采用分离的模块（独立于网络之外的sel
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2023-10-23 13:55:47
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低配版PP-YOLO实战目录1、数据处理与读取2、目标检测模型PP-YOLO3、总结第一部分：数据处理与读取一、数据处理林业病虫害数据集和数据预处理方法介绍在本课程中，将使用百度与林业大学合作开发的林业病虫害防治项目中用到昆虫数据集。读取AI识虫数据集标注信息AI识虫数据集结构如下：提供了2183张图片，其中训练集1693张，验证集245，测试集245张。包含7种昆虫，分别是Boerner、Lec
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2023-07-07 19:06:31
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前言下载的YOLO3源码及其应用程序都是基于命令行的，但很多应用中需要把YOLO3集成到图形界面应用里，YOLO作者已经做了YOLO3的DLL，即yolo_cpp_dll，编译方法见我的上一篇文章“Win10+VS2015安装配置YOLO3（CPU/GPU)”，编译后，如果需要图形界面，调用这个DLL就可以了。 YOLO3源码里附带了yolo_console_dll示例程序，其中涵盖了对视频、图像
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2024-08-07 11:41:48
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常规umount失败后有3种处理方法：fuser,lsof,和umount -lfuser:fuser（find user process）可以帮助识别阻碍卸载文件系统进程，fuser需要系统支持/proc文件系统直接fuser /mnt/yellowmachine 输出：/mnt/yellowmachine: 23334c 23697c输出结果中可以很明显看到有哪个进
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2024-02-29 14:56:36
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