上一篇：Jetson AGX Xavier安装torch、torchvision且成功运行yolov5算法下一篇：Jetson AGX Xavier测试YOLOv4一、前言 由于YOLOv5在Xavier上对实时画面的检测速度较慢，需要采用TensorRT对其进行推理加速。接下来记录一下我的实现过程。二、
使用YOLOV5进行垃圾满溢检测1. 数据收集1.1 数据来源1.2 以“垃圾桶”为关键字在百度中爬取图片1.3 代码使用说明2. 数据标注2.1 标注工具的安装2.2 labelimg使用3. YOLO代码准备3.1 代码下载3.2 创建自己的参数配置文件3.3 训练3.4 实验数据保存4. 对单张图像或者视频进行检测4.1 使用detect.py，参数如下4.2 测试图像输入4.3 测试视频
[net]
batch=64 //batch：每次迭代要进行训练的图片数量
subdivisions=8 //subdivisions：源码中的图片数量int imgs = net.batch * net.subdivisions * ngpus，按subdivisions大小分批进行训练
width=416
height=416 // width：输入图片
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2024-09-29 15:14:10
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GPU和CPU区别 1，CPU主要用于处理通用逻辑，以及各种中断事物 2，GPU主要用于计算密集型程序，可并行运作； NVIDIA 的 GeForce 显示卡系列采用 GPU 特性进行快速计算，渲染电脑画面，比如大型游戏，图像处理等场景的画面 深度学习的训练过程中，包含了大量重复性的计算，利用 GPU 的计算和并行特性，可提高训练的效率，具备 GPU 特性的电脑显卡就
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2024-05-28 05:41:04
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实时目标检测一直是yolo系列的追求之一，从yolo v1开始，作者就在论文中强调real-time。在后期的v2和v3的发展过程中，慢慢在P&R(尤其是recall rate)上下不少功夫。同时，计算量的增大也牺牲了yolo的实时性。tiny-yolo是轻量级的yolo，在不那么要求mAP的场景下，tiny-yolo可以作为v2甚至v3的代替结构。事实上，对于无GPU的设备来讲，tiny
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2024-03-19 21:14:48
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提示：GPU-manager 安装为主部分内容做了升级开箱即用 文章目录前言一、约束条件二、使用步骤1.下载镜像1.1 查看当前虚拟机的驱动类型：2.部署gpu-manager3.部署gpu-admission4.修改kube-4.1 新建/etc/kubernetes/scheduler-policy-config.json4.2 新建/etc/kubernetes/scheduler-exte
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2024-07-24 17:43:11
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整个YOLO系列的模型除了v1和v2比较古老没有实际项目应用过以外，从v3-v8或多或少都有实践，其中以v5使用频度最高，最早期刚接触YOLO的时候也是一通原理详解学习各种结构可视化，后面实际项目开发越来越多，对于前面的记忆就不多了，正好一个实际问题的需要，这里找时间梳理总结记录一下关于YOLOv5模型超参数相关的内容，梳理备忘，也希望帮到有需要的人。下载官方YOLOv5项目后，在项目目录data
本次安装记录的环境： window7 64位 python： 3.8.15 pip：22.0.4 集成显卡一、判断window7系统是否安装了CUDA 和 cuDNN如果确认本机未支持没有 NVIDIA® GPU，可有跳过此步骤。验证是否安装cuda打开cmd，执行nvcc -V，如下图： 如果出现了上图的信息，说明已安装了CUDA验证是否安装cuDNN cuda安装在D:\Program Fil
前言Yolo算法简介YOLO (You Only Look Once) 是一种用于目标检测的深度学习算法，由 Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick 和 Ali Farhadi 在 2015 年提出。YOLO 是一种端到端的算法，它将目标检测任务视为一个单一的回归问题，从而显著提高了处理速度。与传统的基于滑动窗口或区域提议的目标检测算法相比，YOLO
搭建基于Keras的yolo3教程参考：windows10+keras下的yolov3的快速使用及自己数据集的训练 本机情况： 系统：Win10 家庭中文版 CPU：i5-8300 8核 8G内存 GPU：GTX 1060 6G独显注意事项git拉取项目后，第一步看下项目的READ.md: 这个在上面教程中并没有说，一定要指定版本，我是使用conda构建python环境： conda create
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# Testing 初始batch参数要分为两类，分别为训练集和测试集，不同模式相应放开参数，#为注释符号
#batch=1
#subdivisions=1
# Training
batch=64 一批训练样本的样本数量，每batch个样本更新一次参数
subdivisions=8 batch/subdivision
本文介绍GPU下YOLO8目标跟踪任务环境配置、也即GPU下YOLO8目标检测任务环境配置。YOLO8不仅仅可以实现目标检测，其还内置有Byte-Tracker、Bot-Tracker多目标跟踪算法。可以实现行人追踪统计、车流量跟踪统计等功能。值得注意的是Byte-Tracker、Bot-Tracker多目标跟踪算法的检测结果特别依赖目标检测的结果，说白了，就是YOLO内置的两种目标跟踪算法是建立
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2024-09-14 10:23:05
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这篇博客介绍的是如何在Ubuntu系统下配置YOLOV5算法环境。并且运行一个融合YOLOV5的ORB-SLAM2开源代码。0.前言： 安装的软件主要是anaconda，然后anaconda可以帮我们安装python、pytorch这些东西。我的
首先，当然是要配置好环境啦，这里相信屏幕前的你已经配置好了，如果没有配置好也不用着急。可以看一下本博主另一篇保姆教程，请移步：，，，，啊哈哈哈哈一、配置好之后，最重要的就是数据集，因为博主报名参加了RM比赛，所以就用大疆给的官方数据集试验了一下，首先准备两个数据集，一个是图片数据集Image，一个是每个图像内标记好目标后生成的xml文件Annotation。这里我只用了两百张图片：如下图：二、把图
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2024-10-04 13:38:06
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1 安装CUDA[nvidia必须操作,其它显卡无需操作]下载截止发稿时cuda的最新版本为11.7.下载后安装,安装完成后检查系统环境变量PATH是否包含以下路径.C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7
确定自己配好yolov3的环境了，跑官方的例子也成功后，现在考虑自己的数据。首先确定自己cuda环境是否设置好了（我自己是重新加了环境变量，具体请百度）。 按着官方教程顺序来吧。1在darknet-master\build\darknet\x64目录下，复制一个yolov3.cfg，另存为yolo-obj.cfg。打开yolo-obj.cfg（用notepad、vscode之类的），需要做一些修改
秀肌肉：官方版的YOLOv7相同体量下比YOLOv5精度更高，速度快120%（FPS），比 YOLOX 快180%（FPS），比 Dual-Swin-T 快1200%（FPS），比 ConvNext 快550%（FPS），比 SWIN-L快500%（FPS）。在5FPS到160FPS的范围内，无论是速度或是精度，YOLOv7都超过了目前已知的检测器，并且在GPU V100上进行测试， 精度为56
PerfDog作为移动全平台性能测试分析工具，开发者可以利用PerfDog进行性能数据获取及分析，提升小游戏&小程序的性能和品质。以下将通过详细的操作指引，手把手教大家如何利用PerfDog测试微信小游戏&小程序：1、登录PerfDog官网https://perfdog.qq.com/ ，根据您的PC平台选择想要下载的桌面应用程序Windows平台：解压下载包，双击打开P
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2024-05-08 12:14:16
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转战米国，经过一段时间的调整和适应，终于有时间整理下最近做的一个项目。从infra到云到大数据到AI，各个领域都应该保持学习，技术的道路从来都不是一帆风顺。1. 场景介绍MOBA玩家都比较熟悉不论是DOTA2还是LOL，游戏内会有minimap，为玩家提供位置、视野及信号等信息，帮助对局势进行判断。假设我们在一个非直播的比赛数据页面，通过小地图的数据，一方面帮助高玩在没有流量的情况下也能合理分析比
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2024-05-10 17:23:55
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基本使用安装：要仅为CPU安装当前版本：
$ pip install tensorflow将GPU包用于 支持CUDA的GPU卡：$ pip install tensorflow-gpu使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:
使用图 (graph) 来表示计算任务.在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.使用 tensor
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2024-03-01 08:23:15
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