yolo3与SSD、retinaNet等在MAP和时间上的对比：(关于MAP:MAP的全称为mean average precision，也就是均值平均精度，好多时候都直接称为准确度，它是的AP取的均值，比如在一个识别任务里面会有好多类目标，而每一类里面有多个不同的具体目标，每个目标的预测结果与真实结果之间的差别用precision来表示，对这一类平均就是AP，对每一类取均值，那就是M
yolo几代的区别YOLO V1head检测头s=7backbone是googleNetYOLO V2开始预测偏移量检测头s=13 bounding box设置为五个，为了速度和准确度同时满足Backbone卷积尺寸变小，vgg net论文得到一个结论， 7* 7卷积可以用更小的卷积代替，且 33卷积更加节约参数，使模型更小 网络可以做得更深，更好地提取到特征。为什么？因为每做一次卷积，后面都会接
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2024-05-15 19:24:28
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论文名称：RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again 论文下载地址：https://arxiv.org/abs/2101.03697 官方源码（Pytorch实现）：https://github.com/DingXiaoH/RepVGG 文章目录0 前言1 RepVGG Block详解2 结构重参数化2.1 融合Conv2d和BN2.2 Conv2d
(Introduction)The deep learning community is abuzz with YOLO v5. This blog recently introduced YOLOv5 as — State-of-the-Art Object Detection at 140 FPS. This immediately generated significant discussi
1、Introduction提出问题：随着网络越来越深，梯度就会出现爆炸或者消失 解决方法： 1、在权重随机初始化的时候，不要特别大也不要特别小 2、在中间加入一些normalization,包括BN（batch normalization)可以使得校验每个层之间的输出和梯度的均值和方差相对来说比较深的网络是可以训练的，避免有一些层特别大，有一些层特别小，使用这些技术之后能够收敛，但是当网络变深的
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2024-05-13 09:47:47
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1.常用概念理解softmax loss：在计算机视觉中，一般一个做多分类的网络的结构为：多个卷积层（池化）->一个或者两个全连接层->softmax层，softmax层的神经元个数由类别数决定（例如有10类,那么softmax层就有10个神经元），每个神经元的输出表示着输入样本属于该神经元代表的类的概率，他们的和为1。数学计算公式为： &nb
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2024-08-05 14:33:57
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目录 1.解释一下ResNet、DesNet，它两的区别与联系。2.YOLOv3网络介绍一下，YOLO系列讲一下。3.RCNN网络特点，RCNN系列讲一下。4.Python中如何调用C++代码？5.有哪些滤波去噪操作？6.解释static关键字的作用，修饰变量和函数的区别。7.有哪些评定模型好坏的标准？8.传统人工智能算法与深度学习算法的区别？9.YOLO系列和RCNN系列的区别？10.
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2024-08-20 15:34:00
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YOLOv3: An Incremental ImprovementYOLOv3使用的网络比YOLOv1和YOLOv2都要大，但推断速度仍旧还算可以，与RetinaNet（另一个一阶段的网络）相比的话效果相当，但速度快了好几倍，和SSD对比也是如此。摘要和引言乃至全篇文章，写得非常口水话，更多是一篇博客而不是学术论文，本文也不避开这些口水话，尽量都翻译了。自述：作者说他这一年没做什么研究，花了大量
Dynamic Sparse R-CNN论文：https://arxiv.org/abs/2205.02101Sparse R-CNN是最近的一种强目标检测Baseline，通过对稀疏的、可学习的proposal boxes和proposal features进行集合预测。在这项工作中提出了2个动态设计来改进Sparse R-CNN。首先，Sparse R-CNN采用一对一标签分配方案，其中匈牙利
YOLO v3 Yolov3是2018年发明提出的，这成为了目标检测one-stage中非常经典的算法，包含Darknet-53网络结构、anchor锚框、FPN等非常优秀的结构。上图三个蓝色方框内表示Yolov3的三个基本组件：（1）CBL：Yolov3网络结构中的最小组件，由Conv+Bn+Leaky_relu激活函数三者组成。（2）Res unit：借鉴Resnet网络
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2024-07-25 16:30:33
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前期一直没有时间跑YOLOv7源码，今天对YOLOv7在NWPU-10遥感图像数据集上进行实验测试，现将实验训练以及评估过程分享如下，希望对大家有帮助。为了客观分享，我对整个过程进行了截图，能够让大家看到我的实验参数以及实验设置。需要更多程序资料以及答疑欢迎大家关注——微信公众号：人工智能AI算法工程师 一、训练过程：选择YOLOv7.yaml配
关于YOLOv3系列的一些理论概念网络结构 DBL:代码中的Darknetconv2d_BN_Leaky，是YOLOv3的基本组件，就是卷积+BN+Leaky relu。 resn：n代表数字，有res1，res2, … ,res8等等，表示这个res_block里含有多少个res_unit。不懂resnet请戳这儿 concat：张量拼接；将darknet中间层和后面的某一层的上采样进行拼接。拼
前面讲了一些语义分割的准备工作，接下来就来介绍我们分割网络的重头戏，PSPNet.其实它的结构也是非常简单。 PSPNet是利用ResNet为主干网络，再配上池化金字塔模块进行上采样还原特征，其主要结构见下图。 主要就是通过循环叠加不同尺寸的全剧平均池化后的特征图来构建的。注意：这里池化之后是有1x1卷积的PSP模块池化金字塔模块能够有效聚合不同尺度上下文信息，是语义分割中常用的模块。下面，我们先
1，yolov3的结构 Yolov3中，只有卷积层，通过调节卷积步长控制输出特征图的尺寸。所以对于输入图片尺寸没有特别限制。DBL:代码中的Darknetconv2d_BN_Leaky，是yolo_v3的基本组件。就是卷积+BN+Leaky relu。resn：n代表数字，有res1，res2, … ,res8等等，表示这个res_block里含有多少个res
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2024-06-29 10:07:23
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Yolo V3 上图三个蓝色方框内表示Yolov3的三个基本组件：CBL：Yolov3网络结构中的最小组件，由Conv+Bn+Leaky_relu激活函数三者组成。Res unit：借鉴Resnet网络中的残差结构，让网络可以构建的更深。ResX：由一个CBL和X个残差组件构成，是Yolov3中的大组件。每个Res模块前面的CBL都起到下采样的作用，因此经过5次R
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2024-06-13 21:01:48
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Abstract
之前的物体检测的方法是使用分类器来进行检测。
相反，本论文将对象检测作为空间分离的边界框和相关类概率的回归问题。
本论文的YOLO模型能达到45fps的实时图像处理效果。
Fast YOLO：小型的网络版本，可达到155fps。
与目前的检测系统相比，YOLO会产生更多的定位错误，但是会更少的去在背景中产生false positi
ResNet网络ResNet原理和实现总结一、ResNet原理和实现 神经网络第一次出现在1998年，当时用5层的全连接网络LetNet实现了手写数字识别，现在这个模型已经是神经网络界的“helloworld”，一些能够构建神经网络的库比如TensorFlow、keras等等会把这个模型当成第一个入门例程。后来卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, C
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2024-03-03 22:05:00
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上图所示为PP-YOLO的主要结构，不同于YOLOv4，PP-YOLO没有大规模的去搜索对比backbone、fpn、数据增强trick等等，NAS也没有用上。PP-YOLO的主干网络仅仅使用了ResNet，数据增强也只是直接用了MixUp，这使得PP-YOLO在训练和推理是更加高效（如果将YOLOv4的trick都用一遍，那么效果一定。。。）。P
作者：
skyformat99
下载源代码 例子程序最终效果图： 一直在寻找制作一个 24bit 及以上真彩工具条的简单有效方法，在各种VC站点都找到了很多有关这方面的文章和介绍，但是都存在一个不足的地方，介绍的不够详细，对初学者来说有点难度。最近终于有所发现，因此在这里将自己在制作真彩工具条方面的小经验介绍给大家，以期抛砖引玉。
前情概要上一篇博客，我通过mmdetection实现的源码解释了centernet的原理，并分析了该算法的一些优缺点，本篇博客我将讲解如何通过mmdetection运行centernet，并基于一个x光数据集对比centernet与yolov3的性能。本文使用数据集介绍本文使用的数据集是安检x光的数据集，数据集大小为3600张图片和对应标注，样例图片如下 而需要检测的物体label有10个：kni
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2024-08-20 19:17:16
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