常规umount失败后有3种处理方法：fuser,lsof,和umount -lfuser:fuser（find user process）可以帮助识别阻碍卸载文件系统进程，fuser需要系统支持/proc文件系统直接fuser /mnt/yellowmachine 输出：/mnt/yellowmachine: 23334c 23697c输出结果中可以很明显看到有哪个进
前言下载的YOLO3源码及其应用程序都是基于命令行的，但很多应用中需要把YOLO3集成到图形界面应用里，YOLO作者已经做了YOLO3的DLL，即yolo_cpp_dll，编译方法见我的上一篇文章“Win10+VS2015安装配置YOLO3（CPU/GPU)”，编译后，如果需要图形界面，调用这个DLL就可以了。 YOLO3源码里附带了yolo_console_dll示例程序，其中涵盖了对视频、图像
1.Resize成448*448，图片分割得到7*7网格(cell)，某个物体的中心落在这个网格中此网格就负责预测这个物体 2.最后一层是一个7*7*30的cube，每个 1*1*30的维度对应原图7*7个cell中的一个，1*1*30中含有类别预测和bbox坐标预测，前10个是两个不同boudin
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2018-09-12 16:52:00
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1. 创新YOLO将物体检测作为回归问题求解。基于一个单独的end-to-end网络，完成从原始图像的输入到物体位置和类别的输出。从网络设计上，YOLO与rcnn、fast rcnn及faster rcnn的区别如下：[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sel
ov3 使用多个二分类代替softmax，如此以来，每个类别的概率相加就不需要等于1，类别概率之
原创
2022-12-10 11:15:20
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Yolo算法笔记 目标检测方法yolo（You only look once），看一眼就可识别目标。与R-CNN比，有以下特点（Faster-RCNN 中RPN网络吸取了该特点）：速度很快看到全局信息，而非R-CNN产生一个个切割的目标，由此对背景的识别效率很高可从产生的有代表性的特征中学习。流程:以PASCAL VOC数据集为例。1. 输入448X448大小的图片
低配版PP-YOLO实战目录1、数据处理与读取2、目标检测模型PP-YOLO3、总结第一部分：数据处理与读取一、数据处理林业病虫害数据集和数据预处理方法介绍在本课程中，将使用百度与林业大学合作开发的林业病虫害防治项目中用到昆虫数据集。读取AI识虫数据集标注信息AI识虫数据集结构如下：提供了2183张图片，其中训练集1693张，验证集245，测试集245张。包含7种昆虫，分别是Boerner、Lec
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2023-07-07 19:06:31
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faster rcnn，fast rcnn等是将整体流程划分为区域提取和目标分类两部分进行的，这样做的特点是精度高，速度慢。YOLO(you only look
原创
2022-11-10 10:26:12
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首先说一下，本人由于之后嵌入式开发移植的需求，因此主要改动的框架就是darknet。前面一篇博文主要介绍了我所使用的数据集及其预处理方式，本文我将对darknet中相关语义分割的修改进行介绍，供大家参考，如果大家有兴趣的话可以参考我的github主页：https://github.com/ArtyZe/yolo_segmentation  
Grid Cells机制虽然YOLO中设置了两个Predictor（这里记为Predictor A和Predictor B），但是YOLO并没有让一个Grid Cell去预测多个Object，它的机制是通过计算Grid Cell与不同Object的IOU，让这个Grid Cell去负责IOU最大的哪个Object，也就是说两个Predictor都去预测这个Object。 就以下图为例（请暂时忽略其
目录在我们的应用程序中添加模型在捕获的视频帧上运行目标检测绘制边界框实际应用下一步？在这里，我们将YOLO v2模型的Core ML版本与我们的iOS应用程序的视频流捕获功能结合在一起，并向该应用程序添加对象检测。下载iOS YOLO-92 MB本系列假定您熟悉Python、Conda和ONNX，并且具有使用Xcode开发iOS应用程序的经验。我们将使用macOS 10.15 +、Xcode 11
一、可视化指标1.各类lossloss分为cls_loss, box_loss, obj_loss三部分： **cls_loss：**用于监督类别分类，计算锚框与对应的标定分类是否正确。 **box_loss：**用于监督检测框的回归，预测框与标定框之间的误差（CIoU）。 **obj_loss：**用于监督grid中是否存在物体，计算网络的置信度。2. metricsmAP(IoU@0.75)：
全文转载，仅供自己学习，侵删。RCNN：我们先来研究一下图片，嗯，这些位置很可能存在一些对象，你们对这些位置再检测一下看到底是哪些对象在里面。 YOLO：我们把图片大致分成98个区域，每个区域看下有没有对象存在，以及具体位置在哪里。 RCNN：你这么简单粗暴真的没问题吗？ YOLO：当然没有…咳，其实是有一点点问题的，准确率要低一点，但是我非常快！快！快！ RCNN：为什么你用那么粗略的候选区，最
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
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
1.常用概念理解softmax loss：在计算机视觉中，一般一个做多分类的网络的结构为：多个卷积层（池化）->一个或者两个全连接层->softmax层，softmax层的神经元个数由类别数决定（例如有10类,那么softmax层就有10个神经元），每个神经元的输出表示着输入样本属于该神经元代表的类的概率，他们的和为1。数学计算公式为： &nb
YOLO代码解读_model.py1 概述2 导入库文件3 parse_model_cfg()3.1 修正路径3.2 按行读取3.3 模型定义4 create_modules()4.1 基本单元4.2 YOLO网络结构的基本了解4.3 convolutional4.4 Upsample4.5 route4.6 shortcut层4.7 YOLO层4.8 记录返回5. YOLOLayer()5.1
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2023-08-25 17:26:57
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目录1.CPU版配置1.1软件环境1.2修改darknet_no_gpu.sln1.3 修改darknet_no_gpu.vcxproj1.4 打开darknrt_no_gpu.sln1.5 测试2.GPU版配置2.1 软件环境2.2 CUDA 与cuDNN2.3 修改darknet.sln2.4 修改darknet.vcxproj2.5 打开darknet.sln2.6 视频测试3.YOLO3
YOLO是什么？YOLO是目标检测模型。目标检测是计算机视觉中比较简单的任务，用来在一张图篇中找到某些特定的物体，目标检测不仅要求我们识别这些物体的种类，同时要求我们标出这些物体的位置。目标检测综述计算机视觉能解决哪那些问题--- 分类、检测、分割分割--语义分割、实例分割（全景分割）显然，类别是离散数据，位置是连续数据。上面的图片中，分别是计算机视觉的三类任务：分类，目标检测，实例分
