前段时间在读trac 中wiki模块的源码的时候，发现了很多地方都使用了yiled这一关键词， 感觉是在需要返回某个值的地方通过yield来代替return， 不是很明白其用法，所以仔细研究下。 一个使用了yiled关键字的函数就不再是一个普通的函数了，而是一个生成器函数(generator function)，iterator)。 所以下面将分别讲解迭代器
通常来说，在linux系统上，使用yolo官方提供的darknet代码编译，同时使用它提供的python例程代码就可以运行yolo网络。在Windows下，使用AlexeyAB贡献的C++版yolo代码，也可以运行，而且他还提供了将yolo编译成.dll的工程（CPU版本和GPU版本都有），非常方便。本文的目的在于提供在Windows下python版本的yolo调用接口。众所周知，Windows环
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2024-02-11 07:11:49
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文/Todd Hoff译/罗小平YouTube的成长速度惊人，目前每天视频访问量已达1亿，但站点维护人员很少。他们是如何管理，以实现如此强大供应能力的？被Google收购后，又在走什么样的发展道路呢？平台l Apachel Pythonl Linux (SuSe版本)l MySQLl psyco（python->C动态编译器）l&n
# 如何实现Python3.6能跑的YOLO
## 概述
在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python 3.6来运行YOLO（You Only Look Once）算法。YOLO是一种用于物体检测的深度学习模型，它能够非常高效地实现实时目标检测。首先，我们将了解整个过程的步骤流程，然后逐步指导你如何实现。
## 步骤流程
以下是实现Python 3.6能够运行YOLO的步骤流程：
| 步
原创
2023-07-23 10:07:08
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12 .运算符包括：算术运算符；逻辑运算符；关系运算符；赋值类运算符；三元运算符；字符串连接运算符（1）算术运算符%求余【取模】；++自加一；–自减一 运算符有优先级，不确定的时候加括号提高优先级，没有必要记住优先级 y++是先输出，再加一；++y是先加一，再输出（2）关系运算符**<=小于等于；==等于（=是赋值运算符）；!=**不等于 关系运算符的结果一定是布尔类型（3）逻辑运算符&am
一些不错的资源：一张图梳理YOLOv4论文Yolov4论文翻译与解析YOLOV4 论文原理 模型分析 机器学习36：YOLOV4相关理论知识整理网络结构：注意5，9，13为进行最大池化时的卷积核尺寸，其余的均为特征图尺寸。骨干网络：CSPDarknet找出输入网络分辨率、卷积层数量、参数量和层输入数量四者之间的最优平衡。Neck：SPP，PAN挑选能够增加感受野的额外块（additional bl
YOLO配置文件理解[net]
batch=64 每batch个样本更新一次参数。
subdivisions=8 如果内存不够大，将batch分割为subdivisions个子batch，每个子batch的大小为batch/subdivisions。
YOLOV5项目复现一、YOLOv5 实现检测1.1 下载源码1.2 下载官方模型(.pt文件)1.3 配置虚拟环境1.4 进行测试二、YOLOV5 实现训练2.1 首先是准备数据集2.2 文件修改2.2.1 修改数据集方面的yaml文件2.2.2 修改网络参数方面的yaml文件2.2.3 修改train.py中的一些参数2.3开始训练2.4 ？三、个人对于yolov5的看法 首先说一下软硬件配
# Java Yolo8
## 1. Introduction
Yolo8 is a Java library that provides a simple and efficient way to work with the Yolo8 algorithm. Yolo8 is an object detection algorithm that can detect and classify
原创
2024-01-12 07:32:49
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先前准备教程的前3部分关于PyTorch的基础知识，包括 使用nn.Module，nn.Sequentual,torch.nn.parameter等类创建自定一的网络结构关于Numpy的基本知识在前面 3 部分中，我们已经构建了一个能为给定输入图像输出多个目标检测结果的模型。具体来说，我们的输出是一个形状为 B x 10647 x 85 的张量；其中 B 是指一批（batch）中图像的数量，106
因为MySQLdb不支持python3,需要导入pymysql 可以选择pip 安装pymysql，或者pycharm安装 [File] >> [settings] >> [Project: python] >> [Project Interpreter] >> "+"
原创
2022-03-11 13:58:04
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这里写自定义目录标题yaml文件超参数优化策略 yaml文件模型深度&宽度nc: 3 # 类别数量
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple
width_multiple: 0.50 # layer channel multipledepth_multiple：控制子模块数量=int(number*depth)width_multipl
YOLOv8 是 YOLO 系列的最新版本，由 Ultralytics 公司开发，旨在提供最先进的目标检测和图像分割能力。它不仅继承了 YOLO 模型一贯的速度
基于SAM和Label Studio搭建半自动实例分割标注平台前言Segment Anything Model（以下简称SAM）是Meta研究团队提出的一个大模型，其实现了只需要一个key point或者bbox就可以完整分割实例的强大功能，并且这个模型不需要额外的训练以及微调，就可以在全新的数据集上使用。这种特性在标注全新的实例分割数据集时可以大大减少所需要的工作量。同时Label Studio
一 、在命令行窗口输入python确定自己的版本，我用的是3.6.3二 、需要下载和安装Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable三、下载对应版本的Numpy，下载地址：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy，我使用的是numpy-1.13.3+mkl-cp36-cp36m-win32.w
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2023-05-28 21:08:59
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# 一行注释
"""
多行注释
"""
print("hello world\n" * 3)
name = "sure" # 变量值："sure",会在内存中产生一份内存地址
print(name) # 变量名：相当于一个门牌号，用于与变量进行绑定
# =：用来把变量值绑定给变量 print("hello world\n" * 3)
name = "sure"
print(name) &
写在前面大家好，我是Rocky。近年来YOLO系列层出不穷，更新不断，已经到v7版本。Rocky认为不能简单用版本高低来评判一个系列的效果好坏，YOLOv1-v7不同版本各有特色，在不同场景，不同上下游环境，不同资源支持的情况下，如何从容选择使用哪个版本，甚至使用哪个特定部分，都需要我们对YOLOv1-v7有一个全面的认识。故Rocky将YOLO系列每个版本都表示成下图中的五个部分，逐一进行解析，
文章目录一、开源代码下载二、环境配置1.加载项目2.创建虚拟环境三、基于yolov5的预测1.基于终端命令行的预测2.基于Pycharm集成开发环境的预测3.预测结果四、代码相关解释 一、开源代码下载项目地址：https://github.com/ultralytics/yolov5二、环境配置1.加载项目下载后的文件进行解压，打开PyCharm，通过File-Open，选择项目路径加载项目。2
2018.5.30更新这里介绍一种最方便的方法，希望能帮助你少走弯路。python安装python官网下载安装包，这里给出Python 3.6.5的下载地址：https://www.python.org/downloads/release/python-365/拉到网页最下方下载Windows x86-64 executable installer安装包（推荐）。 安装时勾选for al
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2023-06-21 15:48:55
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1、准备工作（1）安装sklearn之前，我们需要先安装numpy，scipy函数库。numpy下载地址：scipy'下载地址:下载对应本机的Python版本。（whl文件）然后在cmd窗口cd到上述两个文件所在目录然后，，键入：（注：文件名以自己的为准）（2）安装开发工具插件如果你的系统中缺乏相应的C++开发插件，很容易产生错误，所以为了万无一失，请事先安装所有开发组件。可以借助VisualC+
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2023-07-01 01:14:04
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