基于PYNQ-Z2复现Yolo_v2参考资料：源项目工程开发板配置0 使用说明0.1 简介本文档主要分为三个部分： [1] 搭建HLS工程生成Yolo_v2的IP。 [2] 在Vivado中使用生成好的IP进行block design，导出bit文件和tcl文件。 [3] 将相关文件导入至PYNQ-Z2板中，在Jupyter Notebook上进行编程实现。0.2 所需硬件 PYNQ-Z2开发板
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2023-11-05 14:28:52
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1. 下载YOLOv3工程项目git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet2. 修改Makefile配置，使用GPU训练，修改如下：GPU=1 #如果使用GPU设置为1，CPU设置为0
CUDNN=1 #如果使用CUDNN设置为1，否则为0
OPENCV=0 #如果调用摄像头，还需要设置OPENCV为1，否则为0
OPENM
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2024-07-11 07:51:58
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Windos10 linux同样过程 现有问题： 本文过程在linux下类似，可以正常通过。windons下，运行python脚本出现问题，无法正常输出0001.txt（标定文件），所以只能使用linux生成标定文件和路径文件txt，然后复制到windons下使用。 待解决问题： 重写训练部分代码，
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2017-10-23 18:09:00
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使用kmeans的聚类算法选择数据集最可能的anchor size和ratio。K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。 kmeans缺点：kmeans中k代表k个种子点或者聚类中心，这个值必须先选定。kmeans对初始
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2018-08-20 16:41:00
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Yolo2算法在Yolo1算法的基础上改进了下面几个点：1）Yolo2算法在每一个卷积层后添加了归一化，通过这一方法，map（平均准确率）获得了2%的提升。归一化方法也提高了网络的泛化能力...
原创
2021-08-30 16:40:57
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1快速训练自己的目标 在 YOLO2 (2) 测试自己的数据 中记录了完整的训练自己数据的过程。 训练时目标只有一类 car。 如果已经执行过第一次训练，改过一次配置文件，之后仍然训练同样的目标还是只有一类 car，即可按如下过程快速实现。 1数据输入 1 复制原始图像到\darknet\x\d
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2017-10-25 20:33:00
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YOLO2转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25167153?refer=xiaoleimlnote本文是对 YOLO9000: Better, Faster, Strong...
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2017-04-16 20:22:00
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这里Makefile.config要支持Python layers!
In your Makefile.config, make sure to have this line uncommented
WITH_PYTHON_LAYER := 1 cd py-R-FCN/caffe cp Makefile.config.example Makefile.config make -j8
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2021-07-21 16:33:20
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YOLO2探讨了让YOLO1性能更加出众的多种技术和方法，但是没有做出革命性的变革
原创
2024-10-22 16:34:58
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本篇文章介绍通过YOLO模型进行目标识别的应用，实现的功能是输入一张图片，对图片中的目标进行识别，输出结果在图片中通过红色框线标记出来
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2021-08-04 11:46:57
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参考官网 https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-compile-on-windows https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-use 0前期配置 参看博文最后。 1配置过程 1.1下载VS2015工程 ht
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2017-09-17 21:46:00
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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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Batch NormalizationV2版本舍弃Dropout，卷积后全部加入Batch Normalization网络的每一层的输入都做了归一化，收敛相对更容易经过Batch Normalization处理后的网络会提升2%的MAP从现在的角度看Batch Normalization已经成为网络必备处理更大的分辨率V1训练时用的是224224，测试时使用448448可能导致模型水土不服，V2训练时额外又进行了10次448*448的微调使用高分辨率分类器后，YOLO-V2的MAP提.
原创
2021-08-10 10:22:48
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Batch NormalizationV2版本舍弃Dropout，卷积后全部加入Batch Normalization网络的每一层的输入都做了归一化，收敛相对更容易经过Batch Normalization处理后的网络会提升2%的MAP从现在的角度看Batch Normalization已经成为网络必备处理更大的分辨率V1训练时用的是224224，测试时使用448448可能导致模型水土不服，V2训练时额外又进行了10次448*448的微调使用高分辨率分类器后，YOLO-V2的MAP提.
原创
2022-03-02 13:38:03
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最近推出了yolo-v4我也准备试着跑跑实验看看效果,看看大神的最新操作这里不做打标签工作和配置cuda工作，需要的可以分别百度搜索 VOC格式数据集制作，cuda和cudnn配置我们直接利用VOC格式训练自己数据集的模型笔者也是 根据官方github的readme操作的 没看懂可以进入官方链接看看英文介绍，或者在issue里面提问，笔者花了一天 也算是跑通了数据集的代码。
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2023-12-22 21:59:21
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R-FCN、SSD、YOLO2、faster-rcnn和labelImg实验笔记转自：https://ask.julyedu.com/question/7490R-FCNpaper:https://arx...
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2017-05-13 17:57:00
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R-FCN、SSD、YOLO2、faster-rcnn和labelImg实验笔记转自：https://ask.julyedu.com/question/7490R-FCNpaper:https://arx...
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2017-05-13 17:57:00
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2024-04-30 20:48:39
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