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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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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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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这里主要介绍在C++中使用OpenVINO工具包部署YOLOv5模型，主要步骤有：配置OpenVINO C++开发环境下载并转换YOLOv5预训练模型使用OpenVINO Runtime C++ API编写推理程序下面，本文将依次详述1.1 配置OpenVINO C++开发环境配置OpenVINO C++开发环境的详细步骤，请百度1.2 下载并转换YOLOv5预训练模型下载并转换YOLOv5预训练
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2024-05-14 06:23:23
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什么是YOLO？YOLO 是“You Only Look Once”一词的缩写。这是一种算法，可以（实时）检测和识别图片中的各种对象。YOLO 中的对象检测是作为回归问题完成的，并提供检测到的图像的类别概率。YOLO 算法采用卷积神经网络 (CNN) 实时检测物体。顾名思义，该算法只需要通过神经网络进行一次前向传播即可检测物体。这意味着整个图像中的预测是在单个算法运行中完成的。CNN 用于同时预测
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2024-03-15 10:59:21
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本文原创首发于极市平台公众号，如需转载请私信作者YOLACT，全称为：You Only Look At CoefficienTs，从标题可以看出这个模型的名称有些致敬YOLO的意思。YOLACT是2019年ICCV会议论文，它是在现有的一阶段（one-stage）目标检测模型里添加掩模分支。而经典的mask-rcnn是两阶段实例分割模型是在faster-rcnn(两阶段目标检测模型)添加掩模分支，
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2024-05-09 14:57:25
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YOLO的设计理论YOLO 全称叫 You Only Look Once。是目标检测中 one stage 的典型之作。此外，目标检测的流派还有 two-stage，如 RCNN 系列；以及anchor free，如cornnet、centernet。其实 YOLO 就是通过一系列的卷积操作来实现端到端的目标检测。YOLO 会将图片划分为 S x S 的网格(grid)，每个网格负责检测落入其中的
1.研究背景与意义随着工业化的快速发展，金属制品在各个领域的应用越来越广泛。然而，由于金属材料的特殊性质，例如易受腐蚀、疲劳、热胀冷缩等，金属制品在使用过程中容易出现各种缺陷，如裂纹、气孔、夹杂物等。这些缺陷不仅会降低金属制品的强度和耐久性，还可能导致严重的事故和损失。因此，金属缺陷检测成为了工业生产中非常重要的一环。传统的金属缺陷检测方法主要依赖于人工目视检测，这种方法存在着许多问题。首先，人工
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2024-08-06 18:51:02
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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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otsu法（最大类间方差法，有时也称之为大津算法）使用的是聚类的思想，把图像的灰度数按灰度级分成2个部分，使得两个部分之间的灰度值差异最大，每个部分之间的灰度差异最小，通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别 来划分。 所以 可以在二值化的时候 采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化。otsu算法被认为是图像分割
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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openvino+yolov5的检测优化及其在考勤机上的应用1、简介2、安装yolov53、配置Pytorch环境(1)、在开始界面中打开Anaconda Prompt(2)、输入命令：4、配置到Pycharm(1)、打开Pycharm(2)、打开File--Settings(3)、打开环境配置界面(4)、加入环境(5)、设置环境为Pytorch4、pt模型转onnx模型(1)、安装openvi
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2024-10-17 11:00:44
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YOLO definition首先我们要了解什么是YOLO？YOLO 是一种使用全卷积神经网络的实时目标检测算法，它是 You Only Look Once的缩写。与其他目标检测的算法相比，YOLO在一个网络模型中完成对图像中所有对象边界框和类别预测，避免了花费大量时间生成候选区域。它的强项是检测速度和识别能力，而不是完美地定位对象。与目标识别算法不同，目标检测算法不仅需要预测目标的类标
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2024-06-06 10:52:08
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一、当前配置Win10 专业版 x64位、vs2017 、Opencv4.0、 Cuda10.0、cuDNN7.4.1二、环境配置流程darknet是一个用c和cuda编写的开源神经网络框架，可以用它来训练或是推理。yolo是一种对象检测模型，对象检测就是在一张图像中找出若干对象，比如一只猫或者一只狗，并指出他们在图像中的具体位置。将darknet与yolo结合，对图像进行识别，准确率有了很大的提
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2024-08-14 10:22:18
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