文章目录数据读取 dataset.py损失函数 yoloLoss.py 数据读取 dataset.pytxt格式：[图片名字 目标个数 左上角坐标x 左上角坐标y 右下角坐标x 右下角坐标y 类别] 数据读取代码部分最终返回的item是（img, label），其中img是读取并处理好的图像矩阵224x224大小，label是一个7x7x30的矩阵，包含了bbox坐标和类别信息。一张图被分为7x
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2023-08-28 09:49:13
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文章目录一、代码使用简介1.1 项目README说明1.2 train.py说明1.3 predict_test.py文件二、配置文件解析2.1 yolov3-spp.cfg模型配置文件2.2 parse_config.py解析cfg配置文件三、 网络搭建四、自定义数据集五、匹配正样本六、损失计算 参考github项目YOLOv3 SPP、作者的bilibili讲解视频 以下代码中双引号"““注
是前面1234的重新复习，还是一些基础语法知识主要参考：PyTorch 源码解读之 nn.Module：核心网络模块接口详解 - 知乎一、张量Tensor各种数据类型都被成为张量，阶指的是高维数组中数的个数，即形状传入列表 数组 都可以转为tensor1、tensor的创建：import torch
import numpy as np
t1=torch.Tensor([1,2,3])
#将arr
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2024-07-12 01:27:39
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YOLOv1 作者：Joseph Redmon CVPR'16 paper：YOLOv1 亮点 将目标检测当作是一个回归任务，使用一个网络预测类别和bounding box 网络结构 传统的目标检测方法先生成候选框，然后在候选框的基础上进行分类，修正边框，去重复框等操作，速度慢。 本文将目标检测视为 ...
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2021-08-17 20:24:00
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结果展示其中绿线是我绘制的图像划分网格。这里的loss是我训练的 0.77 ，由于损失函数是我自己写的，所以可能跟大家的不太一样，这个不重要，重要的是学习思路。重点提示yolov1是一个目标检测的算法，他是一阶段的检测算法。一阶段（one-stage）：检测物体的同时进行分类。（代表论文：yolov1 - yolov5）二阶段（two-stage）：先检测出物体，再进行分类。（代表论文：rcnn，
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2021-03-14 22:05:00
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yolov1是一个快速的one-stage目标检测器，独树一帜的用划分网格的策略实现目标检测，本文将详细解释yolov1算法，并简述如何用pytorch复现该算法。pytorch-yolov1 github 本文属于作者的理解，难免出现错误或者瑕疵，还请谅解与指正。基本思想简单回顾一下目标检测的做法，1.采用滑动窗口，对每个窗口分类和位置修正；2.RPN的方式先提取候选区域，特征图对应候选区域范围
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2023-07-29 21:36:48
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图像分类学的差不多了，最近开始学一下目标检测，记录一下学习的过程。首先打算复现一下YOLO系列的算法，先从简单的yolo v1开始。 yolov1论文地址：https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf网络结构： yolo是一个一阶段的端到端的算法，检测速度会比RCNN系列快很多，网络是一个24层的卷积层，最后的输出是一个7730的tensor，这是原文中作者设定的，讲一
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2023-08-06 12:37:24
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一、Yolo v5文件目录树结构 重要的几个文件：coco.yaml：数据集配置文件yolo5s.yaml：网络模型配置参数common.py:网络模型定义代码runs目录：保存的训练结果utils：激活函数、超参数等yolo5s.pt：权重文件二、train.py文件介绍从main()方法，首先读取参数；其次建立YOLONet；然后读取训练数据；最后进行训练。2.1 读取参
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2024-01-27 19:32:27
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最近一直在尝试用pytorch版本的Tiny yolo v3,来训练自己的数据集。为记录下整个过程，在原创博客：的基础上，补充了一点东西。主要流程分为六步：一、数据集制作 1、首先，我们要对自己的数据进行标注，使用的工具是labelimg。Iabelimg可以直接网页搜索下载exe，运行使用。也可以在python的环境下，输入命令：pip install labelimg，在conda管理的
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2024-01-16 11:48:29
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看了很多篇博客，这篇是对yolov1整体结构解释最清楚的一个，特转载过来： YOLO v1深入理解 YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。现在YOLO已经发展到v5版本，不过新版本也是在原有版本基础上 ...
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2021-07-28 15:10:00
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看了很多篇博客，这篇是对yolov1整体结构解释最清楚的一个，特转载过来： YOLO v1深入理解 YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。现在YOLO已经发展到v5版本，不过新版本也是在原有版本基础上 ...
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2021-07-28 15:10:00
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目前目标检测领域的深度学习算法主要分为两类：two stage的目标检测算法，以R-CNN系列为代表；one stage 的目标检测算法，以YOLO系列为代表。前者是先由算法生成一系列的样本候选框，再通过卷积神经网络进行样本分类；而后者直接将目标边框定位问题转化为回归问题进行处理。前者在检测准确率和定位精度上占优，后者在算法速度上具有很大优势。相对于R-CNN系列的看两眼（候选框提取与分类）...
原创
2021-09-01 15:14:08
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文章目录一：YOLO_v1的出现二：网络模型三：训练阶段step1：训练数据的制作step2：损失函数四：测试阶段step1：输入原图step2：计算每个bbox的类别得分五：YOLO_v1的不足 一：YOLO_v1的出现YOLO_v1的出现，打破了Faster R-CNN的一统图像检测江山的格局，首次提出了one-stage的图像检测模型，真正实现了end-to-end，其具体优势如下：快，非
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2024-04-27 18:37:00
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R-CNN系列算法（R-CNN、SPPNet、Fast R-CNN、Faster R-CNN）均是采用two-stage的方法（1.提取region proposal 2.分类性不言而喻。
原创
2022-12-17 11:08:20
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YOLO-V1网络结构由24个卷积层与2个全连接层构成，网络入口为448×448×3，输出维度：S×S×(B×5+C)，S为划分网格数，B为每个网格负责目标个数，C为类别个数。YOLO-V1是将一副图像分成S×S个网格，如果某个object的中心落在这个网格中，则这个网格就负责预测这个object，每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box要预测一个confidenc
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2023-12-03 11:35:27
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由于这一段时间从事目标检测相关工作，因而接触到yolov3，进行目标检测，具体原理大家可以参考大神的博客目标检测（九）--YOLO v1,v2,v3，我就不细讲了，直接进入正题，如何利用深度学习框架PyTorch对自己的数据进行训练以及最后的预测。一、数据集 首先我们要对自己的数据进行标注
前言今天开始分享一下YOLO系列的目标检测算法，前面介绍了SSD算法和Faster-RCNN，现在公司用Faster-RCNN的似乎不是很多，主要集中在YOLO，SSD以及CenterNet等。我们的检测和宇宙和分割宇宙刚刚开始，之后会更新一些这些算法的代码实战等，敬请期待吧。创新点将整张图作为网络的输入，直接在输出层回归bounding box的位置和所属类别。速度快，One-Stage检测算法
原创
2022-04-19 09:47:51
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1、caffe下yolo系列的实现 1.1 caffe-yolo-v1我的github代码 点击打开链接参考代码 点击打开链接yolo-v1 darknet主页 点击打开链接上面的caffe版本较老。对新版的cudnn支持不好，可能编译出错，需要修改 cudnn.hpp头文件在次进行编译，修改后的cudnn.hpp文件，可在我的github主页找到
YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，它的版本从YOLOv1到YOLOv8经历了多次改进。
原创
2024-04-03 12:35:08
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YOLOV1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
原创
2022-11-01 18:03:22
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