我们基本了解了YOLOV3网络在进行前向运算的细节，这里具体说明下YOLOV3在预测过程中的流程：输入一张任意大小图片，保持长宽比不变的情况下，缩放至 w 或 h 达到416，再覆盖在416*416的新图上，作为网络的输入。即网络的输入是一张416*416，3通道的RGB图。运行网络。YOLO的CNN网络把图片分成 S*S 个网格（yolov3多尺度预测，输出3层，每层 S *
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2024-02-27 14:51:36
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YOLOv3代码详解：一、预测过程：1.网络结构的定义： 网络最后得到的detect_1,detect_2,detect_3.三个尺度的形状分别为：[1, 507（13X13X3）, 5+c]、[1, 2028, 5+c]、[1, 8112, 5+c]其中Yolo_block是一个正常卷积(不改变图像大小)组成的模块，生成route和inputs两个结果，route 用于配合下一个尺度
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2024-03-15 19:01:45
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tensorFlow 在运行中需要做一些矩阵运算，时常会用到一些第三方模块，此外，在处理音频、自然语言时需要也要用到一些模块。涉及数组矩阵画图，图像处理 、语音，自然语言处理等 1 numpynumpy 是用来存储和处理大型矩阵的科学计算包，比 Python 自身的嵌套列表结构（ nestedlist structure）要高效的多。它包括： ● 一个强大的 N 维数组对象 Array； ● 比较
最近我一直在使用Tensorflow中的YOLO v3。我在GitHub上找不到任何适合我需要的实现，因此我决定将这个用PyTorch编写的代码转换为Tensorflow。与论文一起发布的YOLO v3的原始配置可以在Darknet GitHub repo中找到。我想分享我的代码，以及我在实现它时遇到的一些问题的解决方案。我不会过分关注与实施无关的方面。我假设您熟悉CNN，目标检测，YOLO v3
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2024-05-27 06:33:13
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文章目录一.代码资源下载：二、源码解析2.1 yolo2_data文件夹2.2 yolo2_model文件夹2.3 config.py2.4 decode.py2.5 Loss.py2.6 main.py2.7model_darknet19.py2.8utils.py 一.代码资源下载： 1.代码下载：https://github.com/KOD-Chen/YOLOv2-Tensorflow
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2024-08-21 10:39:54
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每日一歌，分享好心情：[《爱情转移》]最近一直在折腾TF-TRT的问题…过程 一言难尽，记录些许心得，希望你少走弯路一 基本概念参考官方文档：https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/tf-trt-user-guide/index.html#introduction 某乎上的一篇入门文章： https://zhuanlan.zhihu.com/
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2024-04-25 12:28:49
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配VS环境坑太多了，报错多的已经记不住了，总结几个重要的点：一、需要注意的几个点：1.确保VS的安装路径下可以找到以下四个文件，这几个文件是从Cuda路径下复制过来的，我的是在：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions：2.在
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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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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NLP 与 TensorFlow的区别
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的一项重要技术，它涉及到对人类语言进行理解和处理的任务。而TensorFlow是一种机器学习框架，可以用于实现各种人工智能任务，包括NLP。虽然NLP和TensorFlow都与自然语言处理相关，但它们在概念、应用和实现方式上有着一些区别。
一、概念上的区别
原创
2024-01-28 04:18:07
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哈喽大家好 ！ 我是唐宋宋宋，很荣幸与您相见！！！我的环境：cuda：11.1cudnn：8.7.0TensorRT：8.4.1.5首先需要下载TensorRT，官网链接附下：NVIDIA TensorRT 8.x Download | NVIDIA Developer注：下载TensorRT版本需要和你电脑上的cuda版本对应 yolov5的代码需要大家上github自己扒 链接已经提供。Git
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2024-08-22 07:31:26
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1.配置开发环境Anaconda(1)打开Anaconda Prompt，将网址替换为清华镜像，这样下载各种依赖会快一些：conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes(2)打开Anaconda
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2024-03-04 12:35:25
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TensorFlow2.0 从零实现YoloV3检测网络在正式开始教程之前，需要强调一下，这不仅仅是一篇教你从零实现一个yolov3检测器的教程，同时也是一个最新最详尽比较权威中肯的TensorFlow2.0教程（我们会包含从dataloader到基础keras api网络搭建的所有过程）. 同时欢迎大家来我们的论坛探讨AI问题: ft.manaai.cn, 同时也欢迎大家支持一下我们做的AI市场
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2024-08-29 17:56:31
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tensorflow1.0和tensorflow2.0的区别主要是1.0用的静态图一般情况1.0已经足够，但是如果要进行深度神经网络的训练，当然还是tensorflow2.*-gpu比较快啦。其中tensorflow有CPU和GPU两个版本(2.0安装方法)，CPU安装比较简单：pip install tensorflow-cpu 一、查看显卡日常CPU足够，想用GPU版本，要有NVID
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2023-07-08 19:24:53
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在当今的深度学习领域，TensorFlow和PyTorch是最受欢迎的两个深度学习框架。它们提供了丰富的功能和强大的工具，被广泛用于各种机器学习任务。本文将对TensorFlow和PyTorch进行全面比较分析，探讨它们在不同方面的优势和劣势。 首先，我们将从框架的易用性和学习曲线入手。TensorFlow和PyTorch在使用上有一些差异，其中TensorFlow使用静态计算图的概念，
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2023-08-07 19:26:39
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前言
PyTorch、TensorFlow都是主流的深度学习框架，今天主要讲解一下如何快速使用pytorch搭建自己的模型。至于为什么选择讲解pytorch，这里我就简单说明一下自己的使用感受（相对TensorFlow来说），也就是pytorch对比TensorFlow有哪些区别。
二者区别
pytorch是一个动态的框架，而TensorFlow
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2024-04-01 00:01:56
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ubuntu18.04 yolov8 tensorrt模型加速部署【实战】TensorRT-Alpha基于tensorrt+cuda c++实现模型end2end的gpu加速，支持win10、linux，在2023年已经更新模型：YOLOv8, YOLOv7, YOLOv6, YOLOv5, YOLOv4, YOLOv3, YOLOX, YOLOR,pphumanseg,u2net,Efficie
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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目录总览anaconda3+tensorflow安装Conda使用conda常用命令conda包管理python-opencv配置 之前写python都是在命令行和idle写的，总是感觉各种不方便，装新包也遇到各种问题。今天了解到了anaconda便尝试配置，踩坑无数，记录以便以后查看。 总览anaconda： Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Pyth
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2024-03-17 10:02:01
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今年年初的时候曾经玩了一阵openvino yolov5量化，后来找到了这个github的大神教程完美解决GitHub - Chen-MingChang/pytorch_YOLO_OpenVINO_demoContribute to Chen-MingChang/pytorch_YOLO_OpenVINO_demo development by creating an account on Git
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2024-08-11 22:33:18
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