我们模型开发完成后往往需要基于一些web服务模块将模型部署成可被外部访问的服务形式，用的最多的就是flask框架了，可以很方便地将模型暴露成web服务接口，现在有一个新的需求就是需要使用grpc方式来开发接口，用于集群服务内部之间的相互访问调用。gRPC有什么好处以及在什么场景下需要用gRPC
既然是server/client模型，那么我们直接用restful api不是也可以满足吗，为什么还需要
yolo3--utils.py
###在模型训练时进行数据处理的工具文件，共3个函数
"""Miscellaneous utility functions.""" ###其他实用功能
from functools import reduce ##为了实用reduce函数
from PIL import Image ###PIL(Python Image Library)是python
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2023-08-14 17:38:20
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from __future__ import division
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable
import numpy as np
from util import *
def get_test_input
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2023-11-10 09:22:01
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YOLOv3使用Python接口进行视频目标检测正因为YOLOv3检测速度快，进行对以前目标检测的速度上的优化;和上一篇博客类似，这次主要是对本地视频的加载–输入模型—结果帧中间输出—检测结果最后视频保存 目前对视频的检测的思路还是先对视频进行抽帧处理，将检测完的结果进行保存，最后通过照片合成视频（有序地）对于darknet中.c、.h文件的修改，修改makefile再进行make clean，m
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2023-11-27 11:29:26
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上一篇已经介绍了yolov3使用到的网络darknet53每一层的结构,现在这里来完成代码解析和模型创建本章所有代码: https://github.com/wanghao00/pytorch-yolo-v3/tree/master/0011. 加载并解析配置文件cfg/yolov3.cfg
配置文件包含6种不同type, 分别为'convolutional', 'net', 'route', '
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2024-05-28 21:06:46
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2.3 查看训练指标并评估（train.py——part3）这段完整代码如下：for epoch in range(opt.epochs):
model.train()
start_time = time.time()
#print("len(dataloader):\n",len(dataloader))
for batch_i,
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2023-11-18 22:08:09
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本篇接着上一篇去解释util.py。这个程序包含了predict_transform函数（Darknet类中的forward函数要用到），write_results函数使我们的输出满足 objectness 分数阈值和非极大值抑制（NMS），以得到「真实」检测结果。还有prep_image和letterbox_image等图片预处理函数等（前者用来将numpy数组转换成PyTorch需要的的输入格
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2024-01-12 17:48:35
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文章目录文章说明传入参数YOLOv3decodebbox_ioubbox_gioucompute_loss完整代码 文章说明本系列文章旨在对 Github 上 malin9402 提供的代码进行说明，在这篇文章中，我们会对 YOLOv3 项目中的 yolov3.py 文件进行说明。如果只是想运行 Github 上的代码，可以参考对 YOLOv3 代码的说明一文。传入参数import numpy
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2024-02-29 19:56:48
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我看了很多博客，也看了一些github大神的源码，很多基于一个版本改写而成。会将代码分成很多小.py文件，如建立YOLO3网络模块就会用一个.py文件，如建立共用iou计算就会放在utils.py文件里，这让很多学习者，无从适应。我也为此困惑过，因此我将自己写的代码贡献在博客中，希望给你们有一些帮助。而鉴于已有很多博客对YOLO3理论有很多的详细解说，为此，我将不再赘述，借用网上下图，一笔带过理论
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2023-09-18 10:09:03
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最近使用yolo作为目标检测的模型，此代码使用的是keras与python，在环境配置问题上会很方便。该文档主要是为了留给自己实验室的同学为了能快速使用深度学习的目标检测模型，主要讲究应用，而不是研究yolo的内部结构。我个人认为keras框架的确简单方便，但是也有很多的不方便，比如在此yolov3工程中我们就很难实现训练一部分同时保存模型，而tensorflow就可以很好地解决。 1.
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2024-06-05 12:36:36
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Yolov3 的 OneFlow 实现 1.简介 YOLO 系列的算法(经典的v1~v3)，是单阶段目标检测网络的开山鼻祖，YOLO—You only look once，表明其单阶段的特征，正是由于网络简单，单阶段的效率较快，使其区别于 Faster-RCNN 为代表的两阶段目标检测器，从一开始推
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2021-02-17 05:32:00
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前言这次的代码更加简单，也解决了一些报错问题，基本上拿来就可以用了，大致也就实现了一个检测图片的功能，如果要改成自己的，只需将 run_detect（path）函数重写即可，因为传入的是图片路径，所以只需在函数里面接受路径，获取图片，然后调用你的yolo检测函数对图片检测，然后获得返回后的检测图片，然后将这个图片返回出这个函数即可实现，非常简单，如果连这个都无法实现还是建议找个人帮忙看看吧！imp
# YOLOv3 后处理解析及代码示例
YOLO（You Only Look Once）是一种广受欢迎的目标检测算法，它可以在图像中快速定位并识别多个对象。YOLOv3是YOLO系列中的第三个版本，相比之前的版本，它在准确率和速度上都进行了显著的提升。本文将围绕YOLOv3的后处理过程进行探讨，并提供相应的Python代码示例。
## YOLOv3 后处理流程概述
YOLOv3 完成目标检测
原创
2024-10-02 05:00:12
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PennFudanPed数据集 文章目录网络结构算法流程解析loss 计算需要注意的代码实现数据集模型后续改进 网络结构 Yolov1 流程图
假设输入图像 [1,3,448,448]–>backbone Net–>[1,2048,7,7]–>[1,B(1+4)+C,7,7] 则有 S=7, 取B=2，以PASCAL VOC数据为例有20个类别，则C=20[[1,B
一、所需要的库文件以及Python版本Python 3.7 + 开发环境TensorFlow-gpu 2.6.0OpenCV-Python 4.5.3+win10Microsoft Visual Studio 2019(我反正要下，缺少这个，因为这个弄得我很难受)二、下载YOLO3源代码YOLO3源代码：github_keras-yolo3
下载权重文件：官网_yolov3_weights(点击直
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2023-09-04 15:52:41
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一、前言 损失函数计算主要分析两部分一部分是yolo_head函数的分析另一部分为ignore_mask的生成的分析。二、重要细节分析2.1损失函数计算具体代码及部分分析1 def yolo_loss(args, anchors, num_classes, ignore_thresh=.5, print_loss=False):
2 #args前三个
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2024-01-08 15:06:48
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1.yolov3代码地址 yolov3代码下载：https://github.com/bubbliiiing/yolo3-pytorch2.数据集下载红外数据集来自于文章《地空背景下红外图像弱小飞机目标检测跟踪数据集》与常见数据集不同的是：该数据集为灰度图像，图像格式为bmp，且标注信息为目标中心点位置，所以需要重新标注数据集。3.数据集标注处理 （1）标注软件使用的是labe
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2024-02-02 08:53:21
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文章目录一、前言1.0 灵感来源1.1 创新点1.2 存在的问题二、网络主要结构核心思想：2.1 特征提取网络：2.2 损失函数：三、实验结果分析四、代码解读4.1 特征提取层：4.2 定义检测头：4.3 整体模型：4.4 主函数：4.5 train()函数：4.6 训练集的数据处理函数：4.6.1 input_process：4.6.2 target_process：4.7 Loss 函数参考
图像归一化 原图是1280,720 经过letterbox函数处理后是640,384 32*12=384 letterbox函数功能是返回最长边为640，并且最短边为32的倍数的图像。 def letterbox(img, new_shape=(640, 640), color=(114, 114, ...
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2021-09-26 16:11:00
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YOLOv3 作者：Joseph Redmon CVPR'18 paper：YOLOv3: An Incremental Improvement 亮点 提出新的backbone-darknet53 没有池化层和全连接层 增加了分支，用于检测小目标对象（13$\times$13, 26$\times$ ...
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2021-08-18 16:28:00
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