目录保存和加载模型1. 什么是状态字典：state_dict?2.保存和加载推理模型2.1 保存/加载 state_dict （推荐使用）2.2 保存/加载完整模型3. 保存和加载 Checkpoint 用于推理/继续训练4. 在一个文件中保存多个模型5. 使用在不同模型参数下的热启动模式6. 通过设备保存/加载模型6.1 保存到 CPU、加载到 CPU6.2 保存到 GPU
YOLOX目标检测之入门实战-win10+cpu运行YOLOX YOLOX 是旷视开源的高性能检测器。旷视的研究者将解耦头、数据增强、无锚点以及标签分类等目标检测领域的优秀进展与 YOLO 进行了巧妙的集成组合，提出了 YOLOX，不仅实现了超越 YOLOv3、YOLOv4 和 YOLOv5 的 AP，而且取得了极具竞争力的推理速度。 前
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2024-08-23 19:39:08
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1.0.简介本文档介绍了一种将带*.pt 扩展名的YOLOv5 PyTorch* 权重文件转换为ONNX* 权重文件，以及使用模型优化器将ONNX 权重文件转换为IR 文件的方法。该方法可帮助OpenVINO™用户优化YOLOv5，以便将其部署在实际应用中。此外，本文档提供了一个关于如何运行YOLOv5 推理的Python 推理演示，以帮助加快YOLOv5 的开发和部署速度。在最后一部分，针对使用
YOLO v4安装并训练自己数据集（Ubuntu16.04）YOLO v4的安装基本与YOLO v3相同，作者基本上在YOLOv3的版本基础上进行修改，安装上基本上大同小异，下边简单介绍安装要求。 文章目录1. 安装要求CMake >= 3.8 使用如下命令可以查看自己系统的CMke版本号。cmake --versionCUDA 10.0 使用如下命令查看CUDA版本信息。cat /usr/
介绍：YOLOv7相同体量下比YOLOv5精度更高，速度快120%(FPS)，yolov7已经超过了我们所熟知的目标检测网络，比如像YOLOV7-E6，在V100的GPU上速度达到56FPS，AP为55.9%，超越了基于transformer的目标检测网络SWINL Cascade-Mask RCNN,还有ConvNeXt-XL网络。YOLOV7还超过了YOLOR、YOLOX、YOLO5等等&nb
1.yolov5环境安装2. yolov5训练自己的数据集3. rv1109平台部署yolov5环境，官方onnx模型转换rknn模型验证4.rv1109平台部署自己训练的yolov5数据模型 以上文章是从0到1，一点点记录部署全部过程，包括出现的错误以及解决过程。 本文是做个总结，删除问题出现点，直接把解决方案给出。顺序总结出部署过程，因为是后期总结，可能会导致哪里遗落，具体可以查看对应上面
本人纯属新手，要是有什么讲的不对的地方，请各位大神批评指正。yolo仅测试图片所需要的配置不是很高，没有装cuda，没有装opencv也能跑起来，在cpu模式下，测试一张图片需要6~7秒的时间。下面是跑yolo代码的过程：首先从官网克隆代码，以及下载预训练的模型（一个正常版本的和一个快速版本的），前提是你不想训练自己的模型的话。克隆：git clone https://github.com/pjr
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2024-08-05 10:41:02
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1.YOLOv5模型简介YOLO能实现图像或视频中物体的快速识别，在相同的识别类别范围和识别准确率条件下，YOLO识别速度最快。YOLO有多种模型，其中最新的为V5，V5的特点是速度更快，识别准确率更高，权重文件更小，可以搭载在配置更低的移动设备上。 本次测试采用V5模型，对各种场景下的车辆类型进行批量检测，对检测结果进行分析，重点是道路车辆类别能否得到正确识别，以探讨YOLOv5模型应用于车辆检
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2024-09-03 20:59:13
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batch:每一次迭代送到网络的图片数量，也叫批数量。增大这个可以让网络在较少的迭代次数内完成一个epoch。在固定最大迭代次数的前提下，增加batch会延长训练时间，但会更好的寻找到梯度下降的方向。如果你显存够大，可以适当增大这个值来提高内存利用率。这个值是需要大家不断尝试选取的，过小的话会让训练不够收敛，过大会陷入局部最优。subdivision：这个参数很有意思的，它会让你的每一个batch
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2024-04-28 07:11:52
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雷达站算法汇报1.功能实现目前实现功能：1.实现对视野内比赛机器人的目标识别、跟踪与预测。 2.实现对目标三维坐标的获取，距离与偏转角度的测量。 3.实现到二维小地图的投影变换。2.模块划分主要分为三个模块:识别(detect)、跟踪(track)和定位(locate)。2.1 目标识别该模块主要借助yolov5实现目标的检测。 可以把yolov5看做是基于pytorch的深度神经网络，输入一张图
# Python CPU 训练入门指南
作为一名新手开发者，了解如何在Python中进行CPU训练是迈入数据科学和机器学习的重要一步。本文将为你详细介绍整个流程，包括每一步需要做的事情和相应的代码示例。
## 流程概述
下面是实现Python CPU训练的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装必要的库 |
| 2 | 导入数据 |
原创
2024-10-27 04:52:51
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1. YOLOX的网络结构图与代码YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOx的网络结构图(清晰版)_YMilton的专栏
(1) 网络结构图 (2) yolox代码URL：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.git 2. yolox如何训练coco数据(1) 第一步(参数理解)：yolox训练数据的入口为YO
剧照：约定的梦幻岛(第二季)作者：古明地盆楔子Python 有一个第三方模块：psutil，专门用来获取操作系统以及硬件相关的信息，比如：CPU、磁盘、网络、内存等等。首先我们要安装，直接 pip install psutil 即可，安装之后来看看它的用法。CPU 相关获取 CPU 的逻辑数量importpsutil
print(psutil.cpu_count())# 12获取 CPU 的物理核
代码加数据python train.py
原创
2023-01-12 23:52:31
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准备数据：
1、当你阅读这份文档前，请确认你已经准备好了需要训练的图片，这些图片中包含需要识别的目标
2、请准备好标注工具，这里推荐用labelImg，下载地址：
https://github.com/tzutalin/labelImg
3、到这里你需要准备好Annotations 和 JPEGImages，An
Yolov1整体思路就是利用CNN做回归任务，预测出物体框的坐标；输入s*s的图片。每一个小格子两种候选框（v1中只有两种），目标是要计算候选框的IoU值与置信度；计算IOU，IoU 计算的是 “预测的边框” 和 “真实的边框” 的交集和并集的比值，选择IOU值大的候选框进行后微调，NMS(非极大值抑制)去除另一个IoU比较低的候选框；计算每个格子confidence置信度，然后根据阈值去除可能性
文章目录yolo配置文件以及训练时各参数的含义 yolo配置文件以及训练时各参数的含义[net]
# Testing ### 测试模式
# Training ### 训练模式
# batch=64
# subdivisions=16
-------------------------------------
在使用服务器运行YOLO模型的过程中，时常会因为各种原因而中断，如断网、关机等情况，YOLO中给提供了一个参数 resume：意为断点训练，即可以接着之前的训练来进行训练。
原创
2023-06-18 01:25:51
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//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
一、回顾YOLOV1和YOLOV2的骨干网络 在YOLOV1中，输入数据为448x448x3，经过骨干网络后，最后输出7x7x30大小的矩阵。表示为一个输入图片被划分为7x7的网格，每一个网格输出2个BBOX，每一个BBOX有4个位置参数，1个置信度参数，每一个网格还有20个标签分类概率。故总的大小为7x7x(2x5+20)。在YOLOV2中，输入数据为416x416x3，通过Darknet-19
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2024-10-16 14:20:44
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