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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准备知识需要了解CNN工作原理，包括残差块，跳跃连接，上采样 什么是目标检测、边界框回归IoU和非最大抑制 基础pytorch语法，可以轻松创建神经网络全卷积神经网络YOLOv3全部由卷积层组成，简称FCN，有跳跃层和上采样层连接的75个卷积层。YOLOv3没有使用池化层，而使用一层步长为2的卷积层来帮助下采样，帮助我们避免池化带来的低级特征损失网络下采样通常通过设置网络的步长进行，例如我们的网络
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2023-08-07 10:52:40
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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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# PyTorch YOLO：一个强大的目标检测算法
目标检测是计算机视觉中的重要任务之一，它的目标是在图像或视频中识别和定位感兴趣的目标。YOLO（You Only Look Once）是一种快速而准确的目标检测算法，用于实时物体识别和跟踪。在本文中，我们将了解如何使用PyTorch库实现YOLO算法，并使用示例代码演示其工作原理。
## YOLO算法简介
YOLO算法的主要思想是将目标检
原创
2023-07-23 09:08:28
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# 实现 YOLO PyTorch
## 1. 简介
在这篇文章中，我将教会你如何使用 PyTorch 实现 YOLO（You Only Look Once）算法。YOLO 是一种目标检测算法，它可以在一张图像中同时识别多个不同类别的物体。
## 2. 实现步骤
下面是实现 YOLO PyTorch 的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤 1 |
原创
2023-08-01 15:14:11
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作为一名移动端开发人员，我觉得现在是入门深度学习的最佳时机，毕竟tensorflow也发展好几年了，Facebook也推出了pytorch，github上已经有很多开源的各种神经网络的源码，可以比较轻易的实现一些震撼自己的效果。之前在某公司的计算机视觉部工作，受到深度学习工程师的耳濡目染，离职后，自己才真正去尝试数据采集、标注、训练、移植Android端等步骤，算是草草入门了。下面分享几段学习笔记
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2024-05-16 20:53:41
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一.前言最近在学习yolo_v3项目，该项目是深度学习发展到现阶段最受欢迎的大项目之一，是多目标识别跟踪框架集大成者。yolo_v3是yolo系列之一神经网络，同时也是发展到的最优美的网络。当然，随着系列发展，yolo_v3也保留和yolo_v1和yolo_v2神经网络的部分优点，同时，也抛弃了yolo_v1和yolo_v2中大多数缺点。下面就yolo_v3进行理论和代码信息分析。同学完全可以通过
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2024-01-11 08:00:50
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文章目录一、导入数据1. 获取类别名2. 数据可视化3. 加载数据文件4. 划分数据二、自建模型三、模型训练1. 优化器与损失函数2. 模型的训练四、结果分析 大家好，我是K同学啊，今天讲《深度学习100例》PyTorch版的第3个例子，前面一些例子主要还是以带大家了解PyTorch为主，建议手动敲一下代码，只有自己动手了，才能真正体会到里面的内容，光看不练是没有用的。今天的重点是在PyTorc
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2023-11-01 17:58:23
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从零开始用 PyTorch 实现 YOLO (v3) 是什么体验（一）代码基于 Python 3.5, 和 PyTorch 0.4. 代码发布在 Github repo 上。本体验分为5个部分：第1部分（本文）：理解 YOLO 的原理第2部分：创建网络结构第3部分：实现网络的前向传递第4部分：目标分阈值和非极大值抑制第5部分：博主有话说YOLO是神马？YOLO 的全称是 You Only Look
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2023-08-02 21:35:24
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yolo不多做介绍，请参相关博客和论文本文主要是使用pytorch来对yolo中每一步进行实现 需要了解：卷积神经网络原理及pytorch实现yolo等目标检测算法的检测原理，相关概念如 anchor（锚点）、ROI（感兴趣区域）、IOU（交并比）、NMS（非极大值抑制）、LR softmax分类、边框回归等本文主要分为四个部分：yolo网络层级的定义向前传播置信度阈值和非极大值抑制输入和输出流程
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2024-01-10 13:33:42
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导读 对深度学习的需求不断增长。越来越多的科学家和开发人员加入了深度学习的行列。假设你已经开始了你的深度学习之旅，并且已经在人工神经网络上玩了一段时间。或者，你只是想开始。不管是哪种情况，你都会发现自己有点左右为难。你已经读过各种深度学习框架和库，也许有两个非常突出。两个最受欢迎的深度学习库：Tensorflow和PyTorch。你不知道到底有什么区别。www.arkai.net01Te
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2024-05-16 19:23:36
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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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# PyTorch YOLO 关系
[PyTorch]( 是一个基于 Python 的科学计算库，用于深度学习应用。[YOLO]( Only Look Once）是一种快速实时目标检测算法。PyTorch YOLO 关系是指在 PyTorch 中使用 YOLO 算法进行目标检测的相关技术和工具。
在本文中，我们将介绍 PyTorch YOLO 的基本原理、工作流程和代码示例，并使用序列图和关系
原创
2023-12-09 10:22:16
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