一、首先将之前有关yolov3训练得到的模型文件以及模型配置文件和分类文件保存到新建的python工程文件夹目录下。也就是yolov3-voc_3000.weights（模型权重文件）yolov3-voc.cfg（模型配置文件）voc.names（模型类别标签文件）。二、代码详解LABELS = open(labelsPath).read().strip().split("\n")从模型分类标签当
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2024-09-29 11:05:28
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# 如何使用YOLOv7进行建筑物检测
建筑物检测是计算机视觉领域中的一个重要应用，自从深度学习技术迅速发展以来，基于深度学习的方法，如YOLO（You Only Look Once）系列，成为了一种流行的目标检测方法。本文将指导你如何使用YOLOv7实现建筑物检测，特别适合刚入行的小白。
## 任务流程概述
要成功实施建筑物检测，以下是整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----
原创
2024-08-23 03:21:58
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yolov1是一个快速的one-stage目标检测器，独树一帜的用划分网格的策略实现目标检测，本文将详细解释yolov1算法，并简述如何用pytorch复现该算法。pytorch-yolov1 github 本文属于作者的理解，难免出现错误或者瑕疵，还请谅解与指正。基本思想简单回顾一下目标检测的做法，1.采用滑动窗口，对每个窗口分类和位置修正；2.RPN的方式先提取候选区域，特征图对应候选区域范围
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2023-07-29 21:36:48
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看了很多网上的关于YOLO的教程，发现大家都是相互抄袭，并没有很详细的讲解其中的算法，所以我结合网上的和自己的理解对其进行全网最详细讲解。 比较好理解的tensorflow版本的代码：https://github.com/dshahrokhian/YOLO_tensorflow/blob/master/network/YOLO_small_tf.pyhttps://github.com/gbyy4
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2024-01-26 07:51:24
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文章目录项目目标项目流程布局文件tab04.xmlres/menu/option_menu.xmldevice_list.xmlJava文件settingsFragment.javadeviceList.xmlchatService.java总结 项目目标在类微信程序的第一子项中完成“蓝牙聊天功能”项目流程在AndroidManifest.xml里配置蓝牙权限<uses-permissio
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2024-02-02 18:17:45
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文章目录一.代码资源下载：二、源码解析2.1 data文件夹2.2 test文件夹2.3 utils文件夹2.4 yolo文件夹2.5 test.py2.6 train.py 一.代码资源下载： 1.代码下载：链接 2.打开下载的项目，并新建文件夹data 3.下载pascal VOC 2007 数据集和 small_yolo.ckpt文件，将下载好的文件分别放入da
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2024-08-20 11:08:18
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首先在GitHub上把yolop和yolopv2的源代码下下来，这里比较良心的是，yolop的源代码里面就已经有权重文件了，不需要另外下载，所以直接使用即可，yolopv2的权重文件需要自己下。链接如下。 GitHub - hustvl/YOLOP: You Only Look Once for Panopitic Driving Perception.（https://arxiv.or
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2024-08-25 16:55:39
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前言一、前言YOLO系列是one-stage且是基于深度学习的回归方法，而R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN等是two-stage且是基于深度学习的分类方法。YOLO官网：GitHub - pjreddie/darknet: Convolutional Neural Networks 1.1 YOLO vs Faster R-CNN1、统一网络：YOLO没有显示求取r
原创
2024-06-28 10:59:18
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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
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2024-07-04 16:05:26
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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
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2023-10-23 13:55:47
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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
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2024-02-29 14:56:36
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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
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2024-08-07 11:41:48
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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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YOLO 是的缩写，是一种用于目标检测的深度学习算法。它以其实时性能和高效率在计算机视觉领域中广受欢迎。YOLO 的核心思想是将目标检测问题的类别和位置。
YOLO系列简单学习
网络细节资料很多，不做赘述，主要总结演化思路和解决问题。一、YOLO1、网络简介YOLO网络结构由24个卷积层与2个全连接层构成，网络入口为448x448(v2为416x416)，图片进入网络先经过resize，输出格式为： 其中，S为划分网格数，B为每个网格负责目标个数，C为类别个数。B表示每个小格对应B组可
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2023-12-20 17:50:30
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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
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2023-12-20 09:49:44
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yoloV4依赖环境opencv4.5.4CUDA11.2cuDNN11.2(v8.1.1.33) 要求和CUDA的版本一致VS2019训练编译。主要编译darknet.sln、yolo_console_dll.sln和yolo_cpp_dll.sln。在\build\darknet\x64下主要生成darknet.exe、yolo_console_dll.exe和动态静态库yolo_cpp_dl
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2024-02-23 21:00:59
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