作为一名移动端开发人员，我觉得现在是入门深度学习的最佳时机，毕竟tensorflow也发展好几年了，Facebook也推出了pytorch，github上已经有很多开源的各种神经网络的源码，可以比较轻易的实现一些震撼自己的效果。之前在某公司的计算机视觉部工作，受到深度学习工程师的耳濡目染，离职后，自己才真正去尝试数据采集、标注、训练、移植Android端等步骤，算是草草入门了。下面分享几段学习笔记
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2024-05-16 20:53:41
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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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yolo不多做介绍，请参相关博客和论文本文主要是使用pytorch来对yolo中每一步进行实现 需要了解：卷积神经网络原理及pytorch实现yolo等目标检测算法的检测原理，相关概念如 anchor（锚点）、ROI（感兴趣区域）、IOU（交并比）、NMS（非极大值抑制）、LR softmax分类、边框回归等本文主要分为四个部分：yolo网络层级的定义向前传播置信度阈值和非极大值抑制输入和输出流程
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2024-01-10 13:33:42
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从零开始用 PyTorch 实现 YOLO (v3) 是什么体验（一）代码基于 Python 3.5, 和 PyTorch 0.4. 代码发布在 Github repo 上。本体验分为5个部分：第1部分（本文）：理解 YOLO 的原理第2部分：创建网络结构第3部分：实现网络的前向传递第4部分：目标分阈值和非极大值抑制第5部分：博主有话说YOLO是神马？YOLO 的全称是 You Only Look
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2023-08-02 21:35:24
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# PyTorch与YOLO的区别：一个简明的科普
在深度学习的领域，有许多工具和框架帮助研究人员和开发者快速实现复杂的模型。其中，PyTorch与YOLO（You Only Look Once）是两个非常重要的名词。本文旨在探讨这两个技术之间的区别，并通过代码示例加深理解。
## 一、PyTorch是什么？
PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook的人工智能研究小组开发。
原创
2024-09-22 06:08:57
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从零开始用 PyTorch 实现 YOLO (v3) 是什么体验（二）代码基于 Python 3.5, 和 PyTorch 0.4. 代码发布在 Github repo 上。本体验分为5个部分：第1部分：理解 YOLO 的原理第2部分（本文）：创建网络结构第3部分：实现网络的前向传递第4部分：目标分阈值和非极大值抑制第5部分：博主有话说开始首先创建一个存放检测器代码的文件夹，然后再创建 Pytho
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2024-06-07 23:24:02
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Pytorch学习笔记之入门实战（一）本文从用Numpy实现两层神经网络到一步步由pytorch实现。目的：只有体验过没有深度学习框架的难处，才能明白它的好！！！运行环境说明，pytorch1.4.0from __future__ import print_function
import torch
torch.__version__'1.4.0'开始了1.热身: 用numpy实现两层神经网络一个
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2024-09-22 14:39:34
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分别用opencv和yolo3实现口罩佩戴的状态检测,附代码和数据集一、基于opencv实现口罩佩戴检测1.环境配置2.项目介绍3.相关源码4.相关补充二、基于yolo3实现口罩佩戴检测1. yolo3基本原理1.1 yolo3实现思路1.2 yolo3原论文翻译版1.3 yolo3教学视频2.环境配置环境的测试：3.相关源码和数据集4.用yolo3模型训练自己的数据集 很多小伙伴想要数据集，补
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2023-11-30 17:16:50
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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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简介2018年12月6日，DeNA开源了PyTorch实现YOLOv3对象检测器 。我们的实现重新生成了原始实现的训练性能，这比复制测试阶段要困难得多。为什么这么重要？当您希望训练最先进的检测器时，您需要使用最大化检测器性能的训练系统。如果实施的训练性能比本文中报告的准确性低几个百分点，那么它就不再是最先进的。虽然有许多库可以复制对象检测器的推理，但是很难找到一个库可以复制训练。为何选择
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2023-10-17 14:06:47
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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，并将每个
# YOLO与PyTorch的区别
YOLO（You Only Look Once）和PyTorch是两个在计算机视觉领域中广泛使用的工具。尽管它们之间有很多相似之处，但它们的功能和应用场景各不相同。本文将探讨YOLO与PyTorch的区别，同时提供一些简单的代码示例，帮助读者理解它们在实际项目中的应用。
## YOLO简介
YOLO是一种实时目标检测系统，其主要特点是在单次前向传播中同时进
# 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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# 实现 YOLO PyTorch
## 1. 简介
在这篇文章中，我将教会你如何使用 PyTorch 实现 YOLO（You Only Look Once）算法。YOLO 是一种目标检测算法，它可以在一张图像中同时识别多个不同类别的物体。
## 2. 实现步骤
下面是实现 YOLO PyTorch 的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤 1 |
原创
2023-08-01 15:14:11
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文章目录一、导入数据1. 获取类别名2. 数据可视化3. 加载数据文件4. 划分数据二、自建模型三、模型训练1. 优化器与损失函数2. 模型的训练四、结果分析 大家好，我是K同学啊，今天讲《深度学习100例》PyTorch版的第3个例子，前面一些例子主要还是以带大家了解PyTorch为主，建议手动敲一下代码，只有自己动手了，才能真正体会到里面的内容，光看不练是没有用的。今天的重点是在PyTorc
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2023-11-01 17:58:23
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一.前言最近在学习yolo_v3项目，该项目是深度学习发展到现阶段最受欢迎的大项目之一，是多目标识别跟踪框架集大成者。yolo_v3是yolo系列之一神经网络，同时也是发展到的最优美的网络。当然，随着系列发展，yolo_v3也保留和yolo_v1和yolo_v2神经网络的部分优点，同时，也抛弃了yolo_v1和yolo_v2中大多数缺点。下面就yolo_v3进行理论和代码信息分析。同学完全可以通过
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2024-01-11 08:00:50
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YOLO V1算法的优点(1). 速度快,基本上能达到了实时分辨。 (2). 能学到物体的广义表示，泛化能力强 (3). 基于图像的全局信息进行预测，与滑动窗口与region proposal 有区别数据处理##数据处理 基于pascal_voc数据集进行处理
import numpy as np
import xml.etree.ElementTree as ET
import cv2
im
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2024-05-31 15:09:39
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tips：大部分资源来自https://www.jianshu.com/p/3943be47fe84，这里权当一组学习记录。 另外推荐一个英文详解blog：YOLO V3 PyTorch实现1 环境说明TensorFlow-gpu 1.8Keras 2.2.4，安装方式：进入tensorflow env ，conda install kerasOpenCV 3.4.4python 3.6.3代码库
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2023-08-06 17:17:03
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Yolov3血泪史——踩坑实录跑通预训练模型材料准备下载模型安装环境运行模型训练自己的模型数据集制作自定义训练类别开始训练结语 跑通预训练模型这是一篇记录自己花费三（半）天三（半）夜时间跑通keras-yolov3的开山之作，自此作者踏上了深度学习的不归路。江湖上关于yolov3的传说由来已久，各位大虾们也早已各显神通，一时间风云四起硝烟弥漫（讲这个的博客是真的多…我在部署的过程中看到了不下数百
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
