目录前言1、backbone2、多尺度融合检测3、模型输出预测4、NMS非极大值抑制小结前言YOLOV3以V1和V2为基础进行改进得。YOLO3主要的改进有：调整了网络结构；利用多尺度特征进行对象检测；对象分类用Logistic取代了softmax。如果想了解V1、V2的详细结构信息，可以参照以下链接。YOLO v1深入理解YOLOv2 / YOLO9000 深入理解YOLOv3没有太多的创新，主
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2024-05-28 10:11:42
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文章目录文章说明传入参数YOLOv3decodebbox_ioubbox_gioucompute_loss完整代码 文章说明本系列文章旨在对 Github 上 malin9402 提供的代码进行说明，在这篇文章中，我们会对 YOLOv3 项目中的 yolov3.py 文件进行说明。如果只是想运行 Github 上的代码，可以参考对 YOLOv3 代码的说明一文。传入参数import numpy
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2024-02-29 19:56:48
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一、说明本文学习资源来自Github开源项目：https://github.com/breadbread198/bin/python3impor...
原创
2022-06-28 22:07:31
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一、简介YoloYolo是一个实时目标检测，全称 You only look once。在Pascal Titan X处理图片可达30FPS，在COCO目标检测测试指标
原创
2019-12-18 07:44:47
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yolov5 release 6.1版本增加了TensorRT、Edge TPU和OpenVINO的支持，并提供了新的默认单周期线性LR调度器，以128批处理大小的再训练模型。YOLOv5现在正式支持11种不同的权重，不仅可以直接导出，还可以用于推理(detect.py和PyTorch Hub)，以及在导出后对mAP配置文件和速度结果进行验证。 比如，onnx文件的导出： onnx导出
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2024-05-09 19:34:41
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神经网络学习小记录62——Tensorflow2 利用efficientnet系列模型搭建efficientnet-yolov3目标检测平台学习前言什么是EfficientNet模型源码下载EfficientNet模型的实现思路1、EfficientNet模型的特点2、EfficientNet网络的结构EfficientNet的代码构建1、模型代码的构建2、Yolov3上的应用 学习前言重新训练
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2024-05-15 03:12:00
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官方给的模型可以检测80多个类别，这里我们只检测行人，就需要将代码
原创
2023-03-17 10:59:49
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文章目录文章说明导入需要的库image_preprocessload_weightspostprocess_boxesnmsbboxes_ioudraw_bboxread_class_namesget_anchors完整代码 文章说明本系列文章旨在对 Github 上 malin9402 提供的代码进行说明，在这篇文章中，我们会对 YOLOv3 项目中的 utils.py 文件进行说明。如果只是
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2024-03-28 09:49:00
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#作者：韦访 7、定义网络继续往下分析，# define model for multi-gpu
# 如果有多块GPU，将队列划分为多块，以分给每块GPU
q_inp_split, q_heat_split, q_vect_split = tf.split(q_inp, args.gpus), tf.split(q_heat, args.gpus), tf.split(q_vect, args.
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2024-05-11 13:43:13
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下载github代码：该github代码地址为：https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3一般将其fork之后，然后在gitee上同步之后下载速度会更快，我已经fork过了，所以直接通过以下命令即可快速下载整个工程：git clone https://gitee.com/wang_xiao_long_6/tensorflow-yolov3.gi
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2024-04-01 07:08:37
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YoloV3速览Yolov3还是遵循老传统，将图片划分为网格每个网格负责预测中心点落在该网格的物体。和Yolov2的不同之处主要有以下两个方面：特征提取网络换成了Darknet53（使用残差块构建的）使用多尺度输出，现在输出大中小三个网格的结果其实yolov3的论文只是一份Tech ReportYolov3的总体结构图（代码作者博客中的，侵删）代码结构这里面红色的是我自己改了一点的代码直接忽略就行
YOLOv3 作者：Joseph Redmon CVPR'18 paper：YOLOv3: An Incremental Improvement 亮点 提出新的backbone-darknet53 没有池化层和全连接层 增加了分支，用于检测小目标对象（13$\times$13, 26$\times$ ...
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2021-08-18 16:28:00
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YOLO官网：YOLO:Real-TimeObjectDetectionkeras-yolo3：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3论文链接：https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf知乎话题：如何评价YOLOv3:AnIncrementalImprovement？Author：qqwweee往期回顾
原创
2021-01-31 23:24:59
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验证码的识别主要分成四个部分：验证码的生成、将生成的图片制作成tfrecord文件、训练识别模型、测试模型使用pyCharm作为编译器。本文先介绍前两个部分 验证码的识别有两种方法：验证码识别方法一：把标签转为向量，向量长度为40。（4位数字验证码）例如有一个验证码为0782，它的标签转为长度为40的向量。采用one-hot编码。1000000000 0000000100 0000000
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2024-05-30 19:04:36
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7都出来了 现在 又发了个3的~~~ 就乎看吧DIoU要比GIou更加符合目标框回归的机制，将目标与anchor之间的距离，重叠率以
原创
2024-07-24 14:22:13
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在上一篇文章中，我们介绍了高效的数据流水线模块 tf.data 的流水线并行化加速。本篇文章我们将介绍 TensorFlow 另一个数据处理的利器——TFRecord。TFRecord ：TensorFlow 数据集存储格式TFRecord 是 TensorFlow 中的数据集存储格式。当我们将数据集整理成 TFRecord 格式后，TensorFlow 就可以高效地读取和处理这些数据集，从而帮助
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2024-04-15 09:54:39
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数据管道Dataset1.Dataset类相关操作1.1 Dataset类创建数据集1.2 Dataset类数据转换 知识树 1.Dataset类相关操作1.1 Dataset类创建数据集tf.data.Dataset 类创建数据集，对数据集实例化。 最常用的如：tf.data.Dataset.from_tensors() ：创建Dataset对象， 合并输入并返回具有单个元素的数据集。tf.
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2024-04-30 14:33:00
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硬件 i7-10700K+RTX2080S软件Win10Miniconda3-py37_4.8.2-Windows-x86_64cuda10.1cudnn7.6.5tensorflow2.3.0安装过程网上看到很多教程都是先把CUDA、cuDNN安装下来再一步步安装。流程没毛病，不过，英伟达的官网就有点恶心，奇慢无比，还时不时的打不开，好不容易打开了网页，下载又下载不下来，要么就一动不动
Tensorflow2自定义Layers之__init__,build和call详解闲言碎语：--init--,build和call总结 参考官方链接：https://tensorflow.google.cn/tutorials/customization/custom_layers闲言碎语：如果想要自定义自己的Layer，那么使用tf.keras.Layer 来创建自己的类是必不可少的。但是笔
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2024-04-02 21:42:56
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一、《深度学习之Tensorflow入门原理与进阶实战》1、第三章import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
trainx=np.linspace(-1,1,100)
trainy=2*trainx+np.random.randn(*trainx.shape)*0.3
#y=2x with
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2024-05-25 16:55:42
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