集成学习 集成学习的思想在于：通过适当的方式集成多个“个体模型”，得到最终的模型，希望最终模型优于个体模型。
所以问题变成了如何选择，生成个体模型，以及如何进行集成。有不同的设计思路：将不同的个体模型进行集成；将类型相同但参数不同的模型进行集成；将类型相同但训练集不同的模型进行集成。第一种方式的应用并不十分广泛，第二种方式又被称为并行方式，代表算法为Bagging,Bag
前段时间跟着吴恩达大牛的视频学了深度学习，做了课后的作业“YOLO算法实现自动驾驶的车辆检测”。最近面试被问到YOLO算法的Anchor box是如何实现的，突然发现自己对YOLO算法还是不够深入了解。下面就YOLO算法进行梳理。 YOLO算法的优点： 1. YOLO的速度非常快。YOLO的流程简单，速度很快，可以实现实时检测。 2. YOLO是基于图像的全局信息进行预测的。这一点和基于
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2023-11-29 17:18:46
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集成开发环境（IDE，Integrated Development Environment）是专用于软件开发的程序。顾名思义，IDE集成了几款专门为软件开发而设计的工具。这些工具通常包括一个专门为了处理代码的编辑器（例如语法高亮和自动补全）；构建、执行、调试工具和某种形式的源代码控制。大部分的集成开发环境兼容多种编程语言并且包含更多功能，因此一般来说体积较大，需要时间去下载和安装并且为了正确使用需
建模与转化在Android Studio中使用深度学习模型的话，有一种方式是使用tflite，可以参考这篇博客：时序信号的模型使用tflite的示例,但如果模型本来就比较小的话，可以直接使用tensorflow的.pb文件,不用转化为tflite模型。如果是使用pytorch或者keras建模的模型文件，可以通过函数转化为tensorflow的.pb文件。如下文件就是keras模型转化为tf的代码
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2023-12-09 14:05:07
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在原生iOS集成Unity3D应用在原生iOS集成Unity3D，可参考：Unity导出Xcode工程集成进另一个原生Xcode工程视频教程可参考：Integrating Unity3D with native iOS application，貌似比较老了，不过还是很有参考价值记录下集成过程中遇到的问题：1.对照Unity导出的iOS项目工程，很多设置可以直接拷贝过来，不用一个一个输入2.首先要明
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2024-05-14 22:30:51
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目录什么是集成测试集成测试级别 集成测试主要关注下列问题： 集成测试的工作内容：集成测试的层次 集成测试的原则集成测试策略1、大爆炸集成测试2、自顶向下集成测试编辑 3、自底向上集成测试 集成测试的辅助模块4、三明治集成测试5、持续集成测试做好持续集成-简化版 持续集成的内涵 集成测试工具 实践准备工作：什么是集成测试
# PyTorch 为何没有集成 YOLO
在深度学习领域，YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时时间对象检测算法。在了解如何在PyTorch中实现YOLO之前，首先要弄清楚为什么PyTorch本身没有集成YOLO。这通常和社区的自由度、实现的多样性及维护成本有关。本文将带你逐步了解如何在PyTorch中使用YOLO。
## 流程概述
以下是实现YOLO的基本流程：
原创
2024-10-28 05:01:32
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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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目录资料网络模型介绍 整体框架预测原理训练 损失函数Limitations of YOLO（YOLO的局限性）交流 Reference 网络模型介绍 整体框架 整个网络是由24个卷积层和2个全连接层组成的，上图中只画出来了一个4096的全连接层，后面应该还跟着一个1470（1470=7x7x30）的全连接层，再reshape到7x7x30
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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AI：OpenCV结合YOLO3目标检测自然世界中的物体，Python实现YOLO (You Only Look Once) 。YOLO的工作原理示意图： 使用yolo做AI目标检测，可使用yolo做好的模型和数据，首先需要到yolo v3的官方github下载cfg，weight，和name分类器。下载连接：https://pjreddie.com/media/files/yolov3
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2023-11-22 17:43:20
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前记：作用说明：学习笔记，主要用于自我记录。（PS：本人菜鸟，文章仅供参考；如有错误，欢迎各位大神批评指正！）最近刚刚接触yolo，由于yolo官网和网上各种资料几乎都是基于C语言的，本人觉得python比较简洁，故用python实现了C可实现的部分功能，包括（1）图片检测及画框、(2）本地视频检测、（3）webcam检测、（4）yolo结合ROS检测摄像头（webcam）视频。该文此下只介绍（1
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2023-12-14 19:19:14
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OpenCV 早在 3.x版本就涵盖 dnn 模块，使用 OpenCV 能更简别的直接运行已训练的深度学习模型，本次采用在目标检测中最强劲的 Yolo v3进行文件准备yolov3.cfg ，coco.names 与 yolov3.weights，yolov3.weights 可从 Yolo 官网进行下载：下载地址 yolov3.cfg 与 coco.names 在 GitHub 上直接搜寻即可，
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2023-11-01 20:28:12
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文章目录项目目标项目流程布局文件tab04.xmlres/menu/option_menu.xmldevice_list.xmlJava文件settingsFragment.javadeviceList.xmlchatService.java总结 项目目标在类微信程序的第一子项中完成“蓝牙聊天功能”项目流程在AndroidManifest.xml里配置蓝牙权限<uses-permissio
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2024-02-02 18:17:45
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YOLO是什么？YOLO是目标检测模型。目标检测是计算机视觉中比较简单的任务，用来在一张图篇中找到某些特定的物体，目标检测不仅要求我们识别这些物体的种类，同时要求我们标出这些物体的位置。目标检测综述计算机视觉能解决哪那些问题--- 分类、检测、分割分割--语义分割、实例分割（全景分割）显然，类别是离散数据，位置是连续数据。上面的图片中，分别是计算机视觉的三类任务：分类，目标检测，实例分
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2023-12-20 09:49:44
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首先，下载相关的权重文件、配置文件和待检测图像。 链接：https://pan.baidu.com/s/1iX_g4PoeKNP9mNmITniCJg 提取码：0djr1.关于YOLOYOLO是一个深度学习算法，因此它本身不需要任何安装，而需要的是在其中运行算法的深度学习框架。 介绍下与YOLO兼容的3种最常用和已知的框架： *Darknet：这是由YOLO开发人员构建的框架，专门为yolo制作。
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2023-12-06 23:34:54
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# Python 使用 YOLO 进行目标检测
YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测系统，能够在图像中快速准确地识别多个对象。近年来，YOLO 由于其高效性和准确性而受到广泛关注。在本篇文章中，我们将介绍如何使用 Python 和 YOLO 进行目标检测，并且提供相应的代码示例。
## YOLO 的工作原理
YOLO 的核心思想是将目标检测问题转化为回归问题
# Python调用YOLO实现目标检测
YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，用Python调用YOLO进行目标检测是机器学习和计算机视觉领域的一个热门应用。以下是实现这一目标的步骤以及相应的代码示例。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
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# 使用 Python 学习 YOLO 目标检测
在计算机视觉领域，YOLO（You Only Look Once）是一个高效且流行的目标检测算法。通过将目标检测任务简化为一个回归问题，YOLO 可以在一张图片中同时识别多个对象并标注其位置。接下来，我们将使用 Python 进行 YOLO 的学习和实践，帮助你更好地理解这一算法。
## YOLO 的基本概念
YOLO 将图像划分为一个网格，
在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用 Python 实现 YOLO（You Only Look Once）目标检测算法。这一技术在计算机视觉领域具有重要意义，能够实时处理视频及图像中的目标检测任务。
### 背景描述
YOLO 是一种基于深度学习的目标检测方法，其设计思想是将目标检测视为一个回归问题，通过单一神经网络实现信息的整体性处理。YOLO 的高速性和高效性使其在实时场景中广受欢迎。
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