一、概述相对于YOLOv1，改进后的v2版使用一种新的、多尺度的训练方法，相同的YOLOv2模型可以在不同的尺寸运行，在速度和准确性之间达到简单的折中。这个模型由于可以对9000类目标进行分类，因此称为YOLO9000，但是依然能实时的运行。文章的最后提出了一种联合训练目标检测与分类的方法。这种方法同时在COCO检测数据集和ImageNet分类数据集同时训练YOLO9000。这种联合训练可使Y...
原创
2021-08-13 09:50:46
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从 2015 年的 YOLOV1，2016 年 YOLOV2，2018 年的 YOLOV3，到 2020 年的 YOLOV4、 YOLOV5， 以及最近出现的 YOLOV76 和 YOLOV7 可以说 YOLO 系列见证了深度学习时代目标检测的演化。对于 YOLO 的基础知识以及 YOLOV1 到 YOLOV5 可以去看大白的 YOLO 系列，本文主要对 YOLOV7 的网络结构进行一个梳理，便于
Training YOLO v2 on Pascal VOC dataset 1.获得data# Get The Pascal VOC Data# 首先创建一个目录：VOCdevkit，然后进入该目录，运行wget https://pjreddie.com/media/files/VOCtrainval_11-May-2012.tarwget https://pjreddie.com/me
原创
2022-10-13 09:59:47
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损失函数的定义是在region_layer.c文件中，关于region层使用的参数在cfg文件的最后一个section中定义。首先来看一看region_layer 都定义了那些属性值：layer make_region_layer(int batch, int w, int h, int n, int classes, int coords)
{
layer l = {0};
l.
YOLO的思想是将目标检测任务作为回归来解决，卷积神经网络是基于GoogLeNet进行改进。
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2022-10-17 12:09:15
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此外：
YOLO-V2总结篇 Yolo9000的改进还是非常大的 由于原版的官方YOLOv1是只支持linux 和mac的，如果要自己修改，可能需要走好对哦的坑，同时还得具备一定的技术水平，幸好有革命斗士为我们走出了这一步， 推荐使用第二个版本，比较新，使用CUDA8.0，第一个版本使用CUDA6.5.
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2017-09-05 13:35:00
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Part 1：YOLOv3：Darknet代码解析（一）安装Darknet YOLOv3：Darknet代码解析（二）代码初步
原创
2023-07-14 18:31:02
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# YOLO V2与深度学习的关系
YOLO（You Only Look Once）是一个实时目标检测系统，YOLO V2是YOLO系列的第二个版本。它基于深度学习的卷积神经网络（CNN）模型，能够快速而准确地检测图像中的对象。本文将探讨YOLO V2和深度学习的关系，并提供一些基本的代码示例。
## 深度学习基础
深度学习是机器学习的一个分支，它通过构建深层神经网络来自动学习数据中的特征。
由于疫情已经居家办公2周了，明天就可以正常通勤上班了，内心还有点小小的期待呢。趁着这三月暖暖的春风和屋外喳喳的鸟叫声，咱们来借鉴着大神的文章梳理一下YOLOX算法。如果对YOLO 系列算法还不了解的同学，请先找找相关的文章了解一下也可以看看我前面的这篇：简明扼要理解YOLO v3首先来看看YOLOX的网络结构图 如上图将这个网络分为四个部分：1，输入端；2，Backbone；3，Neck
YOLO-Fastest训练自己的数据继续yolo-fastest的学习，上一篇已经基本跑通了yolo-fastest，接下来开始训练，本次代码依旧是：https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest 吐槽一句，这个代码里面怎么啥都有，感觉好乱啊！刚开始看的时候一脸懵逼，反复确认才明白没下载错代码。 然后作者官方Readme只要简简单单的一两句话介绍训练，估计是
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2023-12-10 14:44:43
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（写在前面：如果你想 run 起来，立马想看看效果，那就直接跳转到最后一张，动手实践，看了结果再来往前看吧，开始吧······）
一、YOLOv1 简介
这里不再赘述，之前的我的一个 GitChat 详尽的讲述了整个代码段的含义，以及如何一步步的去实现它
二、YOLOv2 简介
V1 版本的缺陷和不足，就是 V2 版本出现的源泉与动力，而 V1 版本究竟在哪些地方是它的短板之处呢：
V1 缺陷之
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2020-10-23 16:14:00
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V 2 heartbeat V2（HA） ha（high availablity）一、相关概念1、director（Active,Passive两个node，或primary,standby），一个主node一个备node，两个node上的VIP相同MAC不同，一旦A-node故障，资源转移至P-node上时，前面的router要知道当前活动node的VIP对应的MAC地址，如何让前面的
原创
2015-11-28 09:03:52
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OSPF（Open Shortest Path First）是一个动态路由协议，用于在互联网络中的路由器之间交换路由信息。其第二个版本，即OSPF v2，是在OSPF的基础上进行改进和优化而产生的。华为作为一家全球领先的ICT解决方案供应商，自然在网络领域也有着丰富的经验和技术实力，对于OSPF v2的应用和优化也有着自己的独到之处。
OSPF v2在华为设备上的应用主要有以下几个方面：
1.
原创
2024-03-04 11:17:46
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我们vue脚手架提供了图形界面操作项目，比之前通过命令操作的形式更加简单，下面我就来总结一下图形界面创建项目的基本步骤1、首先保证全局安装@vue/cli工具 ，没有自行下载cnpm i @vue/cli -g2、推荐下载yarn包管理器cnpm i yarn -g3、接下来我们就可以在自己的电脑里创建项目，找到电脑某个位置，在此文件夹按住shift同时右键，在此处打开cmd命令窗口或者在此处打开
# 使用 Docker v2 的完整指南
Docker 是一个开源的容器化平台，使得开发人员能够打包应用程序及其依赖项到一个可移植的容器中。在这篇文章中，我们将帮助你理解如何实现 Docker v2。本指南将分为几个步骤，并在每一步中提供详细的代码说明。
## 整体流程
在开始之前，我们需要了解实现 Docker v2 的整体流程。以下是一个简单的工作流程表：
| 步骤 |
一、网络模型结构 提出了 inverted residual structure，主要由 bottleneck block 和 expansion layer 组成，后面会详细的介绍它们的结构 1.1 inverted residual structure Residual block 运行流程：i ...
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2021-09-03 17:05:00
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# Android v2: 深入了解Android应用开发
Android是一个基于Linux的开放源代码操作系统，广泛应用于移动设备的开发。在这篇文章中，我们将探讨Android v2的基本概念，并通过代码示例进行说明。
## Android v2简介
Android v2的发布标志着Android操作系统的重大改进，增强了多种功能，如用户界面、应用性能和多任务处理能力。这一版本为后续版本
原创
2024-10-10 04:17:17
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1.KS是啥一般的机器学习模型，常用来衡量模型的指标包括准确率，召回率，AUC，F1等。在风控领域，还有个常用的指标是KS值。KS值的全称为Kolmogorov-Smirnov，中文名叫做洛伦兹曲线，Ks经常被用于模型风险区分能力进行评估， 指标衡量的是好坏样本累计分部之间的差值。好坏样本累计差异越大，Ks指标越大，那么模型的风险区分能力越强。K-s曲线的数据来源和本质是与ROC曲线是一致的，只不
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2024-03-01 21:09:15
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文章目录前言1. 基础知识（和NFSv3的区别）2. 迁移流程1. 知道哪些目录需要迁移2. 选择一个目录作为 NFSv4 虚拟根目录3. 数据迁移4 修改/etc/exports5 客户端 mount3. 总结 前言之前实验室的 NFS 频繁卡死，在网上又找不到对应的文章来解决问题，之后改为NFSv4 解决了这个问题（同时又无文章介绍 NFS v4 的迁移）。。 本文主要介绍一个解决NFS频繁
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2024-06-27 14:23:41
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以自己采集的数据集为例：一、数据集准备1）建立数据集文件夹，模仿voc的文件结构 然后就是用摄像头采集图片的工作了，这里我用的ImageCap.py或者Video2Img.py采集成voc要求的格式，采集时候两点要求：图要正相机位置要低2）标注工具推荐使用labelImage，BBox-Label-Tool可以直接得到训练要的.txt文件，不需要格式转换，但是操作性不是很友好。[外链图片转存失败(
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2024-05-22 19:10:11
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