一、全部代码如下：代码部分tf函数见下面第二部分。yolo2的预测过程大致分为以下3部分。1、model_darknet19.py：yolo2网络模型——darknet19。YOLOv2采用了一个新的基础模型（特征提取器），称为Darknet-19，包括19个卷积层和5个maxpooling层，如下图。Darknet-19与VGG16模型设计原则是一致的，主要采用3 * 3卷积，采用2 * 2的m
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2024-02-13 15:01:50
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统一回复： 距离这篇也已经过去有一段时间了，而且到目前 yolo_v3 的论文以及源码已经放出，这里推荐大家看完论文后直接实现 v3 的代码，目前我已经调通并在自己的数据集上做了训练及先关验证，都达到了比 yolo_v1 好很多的效果，过一段时间我会整理上来并发在博客上，我建了一个关于keras 实现 yolo_v3 的微信群，如果大家对 yolo 感兴趣把微信号可以发我邮箱 shrcq@ms
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2024-07-19 15:42:37
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这里是简述各种方法，下面有详细叙述
方法选择：========DPM=========使用传统的slider window的方法 计算量非常大========OverFeat====改进了Alex-net，并用图像缩放和滑窗方法在test数据集上测试网络；提出了一种图像定位的方法；最后通过一个卷积网络来同时进行分类，定位和检测三个计算机视觉任务，并在ILSVRC2013中获得了很好的结果
YOLOv5简介YOLOv5速度比前代更快，在运行Tesla P100的YOLOv5 Colab笔记本中，每个图像的推理时间快至0.007秒，意味着每秒140帧(FPS)！YOLOv5体积小，YOLOv5 s的权重文件为27MB。YOLOv4(Darknet架构)的权重文件为244MB。YOLOv5比YOLOv4小近90％。这意味着YOLOv5可以更轻松地部署到嵌入式设备。此外，因为YOLOv5是
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2024-04-19 15:00:56
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pytorch 和 tensorflow的区别1 图的创建及调试 pytorch 图结构的创建是动态的，即图是运行时创建；更易调试pytorch代码，调试pytorch代码就像调试python代码一样，可以利用pdp在任何地方设置断点； tensorflow 图结构的创建是静态的，即图
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2023-08-11 18:07:42
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# 如何评估 "PyTorch vs TensorFlow"
在机器学习和深度学习领域，PyTorch和TensorFlow是两个流行的框架。但是，很多初学者通常会面临一个问题：到底选择哪个框架呢？在这篇文章中，我们将建立一个系统的方法来帮助你做出明智的决定。
## 流程步骤
下面是我们评估两个框架的基本流程：
| 步骤 | 描述
YOLO是用来干嘛的目标检测那YOLO和R-CNN等网络有什么区别1.YOLO训练和检测均是在一个单独网络中进行。YOLO没有显示地求取region proposal的过程。而rcnn/fast rcnn 采用分离的模块（独立于网络之外的selective search方法）求取候选框（可能会包含物体的矩形区域），训练过程因此也是分成多个模块进行。Faster rcnn使用RPN（region p
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2024-04-02 15:55:25
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看到有人使用tensorflow复现了yoloV3，来此记录下代码阅读。感觉复现的代码写的不是很好，会加一部分其他人用keras复现的代码。tensorflow代码地址：源代码分为以下几部分：Train.py为主程序train.py部分为训练自己的数据集，eval.py为利用训练好的权重来进行预测。Reader为读取数据标签等，config.yml为训练过程中的一些参数设置，eval_config
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2024-06-28 19:52:59
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11年it研发经验，从一个会计转行为算法工程师，学过C#，c++，java，android，php，go，js，python，CNN神经网络，四千多篇博文，三千多篇原创，只为与你分享，共同成长，一起进步，关注我，给你分享更多干货知识!2.3.0支持cuda10.2pip install tensorflow-gpu==2.3.0tensorflow 和cuda对应关系：在 Windows 环境中从
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2024-05-27 18:45:08
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一、当前配置Win10 专业版 x64位、vs2017 、Opencv4.0、 Cuda10.0、cuDNN7.4.1二、环境配置流程darknet是一个用c和cuda编写的开源神经网络框架，可以用它来训练或是推理。yolo是一种对象检测模型，对象检测就是在一张图像中找出若干对象，比如一只猫或者一只狗，并指出他们在图像中的具体位置。将darknet与yolo结合，对图像进行识别，准确率有了很大的提
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2024-08-14 10:22:18
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TensorFlow和PyTorch是两个流行的深度学习框架，它们在很多方面都有相似之处，因为它们都旨在解决相同的问题，即构建和训练神经网络。以下是它们之间的一些联系：1.深度学习框架： TensorFlow和PyTorch都是开源的深度学习框架，旨在简化神经网络模型的构建、训练和部署过程。2.动态图和静态图： 尽管TensorFlow一度以静态图为主，而PyTorch使用动态图，但随着Tenso
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2024-09-25 21:07:35
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Tensorflow2.0—YOLO V4-tiny网络原理及代码解析（三）- 损失函数的构建YOLO V4中的损失函数与V3还是有比较大的区别的，具体的可以看YOLOV4与YOLOV3的区别。 代码是在nets文件夹下面的loss.py文件中，在train.py中引用的是：model_loss = Lambda(yolo_loss, output_shape=(1,), name='yolo_l
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2024-05-30 08:53:17
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新手入门深度学习，选择佟达：首先，对于新手来说，TensorFlow的环境配置包装得真心非常好。相较之下，安装Caffe要痛苦的多，如果还要再CUDA环境下配合OpenCV使用，对于新手来说，基本上不折腾个几天是很难搞定的。 其次，基于TensorFlow的教学资源非常多，中英文的都有，这对于新手也是非常有帮助的。Google做社区非常有一套，在中国有专门的一群人，会在第一时间把Goog
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2024-03-15 07:54:39
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Yolo-You Only Look OnceYOLO算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测：Resize成448448，图片分割得到77网格(cell)CNN提取特征和预测：卷积部分负责提取特征。全链接部分负责预测：过滤bbox（通过nms） • YOLO算法整体来说就是把输入的图片划分为SS格子，这里是33个格子。 • 当被检测的目标的中心点落入这个格子时，这个格子负责
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2024-03-01 22:47:34
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在题目的补充内容中，包含大量的“学术界Pytorch比Tensorflow更有优势”的证据，因此不再多说，直接看题目中的数据即可，Pytorch因其简单易上手，而被广大Researcher所使用。道理很简单，Research的目的是快速实现、验证自己的想法，而不太注重兼容、部署等问题，因此多数人奉行“怎么快怎么来”的策略；同样，只有能够快速验证自己idea的Researcher才能不被实现而
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2023-10-16 21:47:54
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在此选用了业界主流的三种深度学习框架Paddle，TensorFlow和Mxnet，对它们分别作了实战评估。用于测试的模型包括基于logistic回归模型和LSTM模型。作为当下最热门的话题之一，Google，Baidu、Facebook等巨头都围绕深度学习重点成立了一些研究中心。而这些公司正是最早的一批将机器学习技术广泛且充分应用于自身主营业务的公司，如今也一直在构建一些高效的深度学习框架。如G
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2023-11-30 16:07:02
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简单人脸识别环境说明python与tensorflow版本安装环境1.创建py环境2.安装tensorflow3.安装本文用到的库实现步骤采集人脸数据处理与网络搭建，训练数据处理网络搭建与训练使用网络进行预测简单总结 环境说明前文博客有讲到如何安装anaconda,这是一个非常好用的环境管理工具。在这里我将使用他来快速构建环境。为了提升下载速度，建议为anaconda换清华源，操作步骤请阅读官网
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2024-04-16 19:01:33
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一、下载和测试模型1. 下载YOLO-v3 git clone https://github.com/qqwweee/keras-yolo3.git 这是在Ubuntu里的命令，windows直接去 https://github.com/qqwweee/keras-yolo3下载、解压。得到一个 keras-yolo3-master 文件夹2. 下载权重 wget https://
2020 年 2 月 27 日飞桨核心框架（以下简称Paddle）发布了1.7版本，这也是Paddle在2020年首个重大更新，下面让我们来看看具体的更新内容。Paddle 1.7版本对框架功能层面进行了重点增强，预测部署能力全面提升，分布式训练发布PLSC支持千万规模分类任务，并对参数服务器模式进行了优化整合。对编译选项、编译依赖以及代码库进行了全面清理优化。模型库持续完善，优化了整体层次结构，
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2024-04-26 10:23:22
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1. YOLO: YOLO是一种快速图像的对象检测算法，是一种一阶段的对象检测算法，以快为优势，核心思想就是在图像上直接做回归预测，预测出图像上的对象的名称与具体位置。 如果要实现一张图片与视频上的yolo检测，可遵循下面的步骤：1. 导入相应的依赖包： 这里使用基于TensorFlow的深度学习框架；import tensorflow as tf
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2024-07-16 09:32:19
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