多模态人工智能是一种新型 AI 范式，是指图像、文本、语音、视频等多种数据类型，与多种智能处理算法相结合，以期实现更高的性能。 近日，PyTorch 官方发布了一个 domain library–TorchMultimodal，用于 SoTA 多任务、多模态模型的大规模训练。该库提供了：可组合的 building block（module、transforms、损失函数）用于加速模型开发从已发表的
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2024-05-31 16:40:39
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YOLO的主要特点：速度快，能够达到实时的要求。在 Titan X 的 GPU 上 能够达到 45 帧每秒。使用全图作为 Context 信息，背景错误（把背景错认为物体）比较少。泛化能力强。 大致流程：Resize成448*448，图片分割得到7*7网格(cell)CNN提取特征和预测：卷积不忿负责提特征。全链接部分负责预测：a) 7*7*2=98个boundin
目录step1 制作数据集step2 训练模型step3 测试step4 可视化训练日志 Darknet深度学习框架是由Joseph Redmon提出的一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架，具体的环境搭建可以参考之前写的一篇文章： 基本环境搭建成功后，就可以使用自己制作的数据集训练自己的yolo模型了。文中出现的使用的已标注好的数据集来自：step1 制作数据集1、 （1）按照 中制作数据集
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2024-06-04 17:05:34
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# 用PyTorch搭建YOLO模型
在计算机视觉领域，目标检测是一项关键任务。YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的目标检测系统，因其高效性和准确性而受到广泛关注。本文将介绍如何利用PyTorch框架搭建YOLO目标检测模型，并结合代码示例提供详细解说。
## YOLO模型概述
YOLO的核心思想是将目标检测视为一个回归问题，直接从图像像素到边界框坐标及类概率
原创
2024-09-16 06:25:41
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项目地址（GitHub）：https://github.com/Ranking666/Yolov5-Processing
~~~欢迎各位交流、star、fork、issues~~~项目介绍： 本仓库是基于官方yolov5源码的基础上，进行的改进。 目前支持更换yolov5的back
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2024-09-24 10:37:11
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# PyTorch YOLO模型下载与应用
在深度学习的领域，YOLO（You Only Look Once）是一个非常流行且实用的目标检测算法。它以其快速的处理速度和精确的检测能力，广泛应用于实时目标检测任务。本文将介绍如何下载与使用PyTorch实现的YOLO模型，并提供一些代码示例，帮助读者更好地理解与应用这个模型。
## YOLO模型概述
YOLO算法的核心思想是将目标检测任务视为一
原创
2024-08-01 11:39:27
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# 用PyTorch加速YOLO模型
YOLO（You Only Look Once）是一种广泛使用的目标检测算法，以其高效性和准确性而受到人们的青睐。YOLO的基本原理是将图像分成多个网格，并在每个网格上预测边界框和类别概率。尽管YOLO表现优秀，但在实际应用中我们经常需要加速模型的推理过程。本文将介绍如何使用PyTorch加速YOLO模型，并为读者提供一些代码示例和实现思路。
## YOL
# 使用 PyTorch 加载 YOLO 模型的入门指南
如果你是一个刚入行的开发者，想要学习如何使用 PyTorch 加载 YOLO（You Only Look Once）模型进行目标检测，那么你来对地方了！本文将为你详细讲解整个过程，包括逻辑步骤、代码示例以及每一步的目的。
## 整个流程概述
在实现“使用 PyTorch 加载 YOLO 模型”时，整体流程如下表所示：
| 步骤 |
[pytorch] 训练加速技巧 代码示例技巧一：num_workers 和 pin_memory技巧二：torch.backends.cudnn.benchmark = True技巧三：增加batch_size技巧四：梯度累加(Gradient Accumulation)技巧五：卷积层后面跟batch normalization层时不要偏置b技巧六：使用parameter.grad = Non
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2023-10-16 21:08:39
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1.YOLOv5YOLO系列可以说是单机目标检测框架中的潮流前线了。YOLO系列的原作者虽然放弃了YOLO系列的开发，但是俄罗斯的开发者Alexey接过了YOLO系列的大旗，今年四月份正式推出了YOLOv4，并开源了代码，论文也发了。 YOLOv4是基于darknet平台的，使用官方开源代码需要安装Visual Studio并使用Cmake来编译，inference和train起来都很不方便，so
引言：如今基于深度学习的目标检测已经逐渐成为自动驾驶，视频监控，机械加工，智能机器人等领域的核心技术，而现存的大多数精度高的目标检测算法，速度较慢，无法适应工业界对于目标检测实时性的需求，这时 YOLO 算法横空出世，以近乎极致的速度和出色的准确度赢得了大家的一致好评。基于此，我们选择 YOLO 算法来实现目标检测。YOLO 算法目前已经经过了 3 个版本的迭代，在速度和精确度上获得了巨大的提升，
import argparse
import os
import sys
from pathlib import Path
import torch
import torch.backends.cudnn as cudnn这段代码是导入一些常用的Python库，用于深度学习应用中使用PyTorch库：argparse：这个库允许用户为Python脚本指定命令行参数。它简化了处理命令行输入的过程。
目录训练文件：train.py引入头部文件 数据转换： 网络的调用：损失函数和优化函数：epoch训练： 送入网络：反向传播更新模型参数： 保存参数：测试语义分割的混淆矩阵：MIou：FIou：DataSet：设定参数文件config.py训练文件：train.py引入头部文件import numpy as np
import matplotli
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2024-09-03 08:54:41
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基本思路YOLOv2是YOLO的第二个版本，该物品检测系统仍然只需要“Look Once”，其整体结构如下所示：
yolo_main.png
其主要由两个部分构成：神经网络：将图片计算为一个13\times 13 \times 125的向量，该向量包含了预测的物品位置和类别信息检测器：将神经网络输出的向量进行“解码”操作，输出物品的分类和位置信息。神经
概述目前，人工智能(Artificial Intelligence)已经成为我们生活中触手可及的技术，基于卷积神经网络的深度学习(Deep Learning)，作为实现人工智能的一种重要方法，也得到了蓬勃发 展。特别是在计算机视觉领域中，卷积神经网络凭借着其强大的自动提取特征能力和极高的图像分类准确率等特点，深受业界的认可，越来越多的开发者选择卷积神经网络应用在计算机视觉领域。而目标检测(Obje
准备知识需要了解CNN工作原理，包括残差块，跳跃连接，上采样 什么是目标检测、边界框回归IoU和非最大抑制 基础pytorch语法，可以轻松创建神经网络全卷积神经网络YOLOv3全部由卷积层组成，简称FCN，有跳跃层和上采样层连接的75个卷积层。YOLOv3没有使用池化层，而使用一层步长为2的卷积层来帮助下采样，帮助我们避免池化带来的低级特征损失网络下采样通常通过设置网络的步长进行，例如我们的网络
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2023-08-07 10:52:40
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本文实现了俩种环境的设置，一种是windows的CPU版本，还有服务器上的GPU版本。CPU版本仅用来实现检测，而GPU版本用来训练自己的数据集！（选择其中一个环境运行后，训练自己的数据集）1.环境1：windows11, anaconda虚拟环境（python3.9），pycharmultralytics/ultralytics: YOLOv8 ? in PyTorch > ONNX &g
运行前先下载yolov3的配置文件等，包括：coco.names，yolov3.cfg，yolov3.weights三个文件，可通过wget下载wget https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/data/coco.names?raw=true -O ./coco.names
wget https://github.com/pjreddie/d
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2023-08-11 12:09:07
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主要参考了此链接，对此博主表示感谢~！！ 但其中有一些不同之处，在这里从头到尾走一遍流程二、快速使用1、下载yolov3代码：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 ，并解压缩之后用pycharm打开。2、下载权重：https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights并将权重直接放在项目文件夹下 然后在命令行中act
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2024-01-25 19:51:48
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# PyTorch YOLO：一个强大的目标检测算法
目标检测是计算机视觉中的重要任务之一，它的目标是在图像或视频中识别和定位感兴趣的目标。YOLO（You Only Look Once）是一种快速而准确的目标检测算法，用于实时物体识别和跟踪。在本文中，我们将了解如何使用PyTorch库实现YOLO算法，并使用示例代码演示其工作原理。
## YOLO算法简介
YOLO算法的主要思想是将目标检
原创
2023-07-23 09:08:28
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