文章目录一.代码资源下载：二、源码解析2.1 yolo2_data文件夹2.2 yolo2_model文件夹2.3 config.py2.4 decode.py2.5 Loss.py2.6 main.py2.7model_darknet19.py2.8utils.py 一.代码资源下载： 1.代码下载：https://github.com/KOD-Chen/YOLOv2-Tensorflow
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2024-08-21 10:39:54
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这里写自定义目录标题1、yolo-pose1、文章概览2、源码demo演示3、网络结构2、detect模块理解 1、yolo-pose1、文章概览以下贴上原论文摘要翻译： 我们介绍了一种新的无热图联合检测方法YOLO-pose，以及基于流行的YOLO目标检测框架的图像中的二维多人姿态估计。现有的基于热图的两阶段方法是次优的，因为它们不是端到端可训练的，而且训练依赖于替代L1损失，这并不等同于最大
目录0. yolov4-deepsort简介1. cuda环境2. 配置项目环境2.1 所需环境2.2 环境配置3. 模型权值的下载4. 运行程序5. 本人项目demo展示 0. yolov4-deepsort简介该项目为使用YOLOv4、DeepSort和TensorFlow实现的对象跟踪。YOLOv4使用深度卷积神经网络来执行目标检测。 我们可以让YOLOv4的输出将这些对象检测输入深度排序
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2024-07-12 01:15:59
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区域卷积神经网络R-CNNR-CNN首先是使用启发式搜索算法来选择锚框，选出很多锚框之后，对于每一个锚框当作一张图片，使用一个预训练好的模型来对他进行特征抽取，然后训练一个SVM来对类别进行分类。使用一个线性回归模型来预测边缘框的偏移。兴趣区域(Rol)池化层上面我们得到不同的锚框，我们怎么将其变为一个batch？使用RoI Pooling：给定一个锚框，我们将它均匀的切成块，然后输出每一块中的最
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2024-09-23 13:50:00
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yolo4_tensorflow2yolo 4th edition implemented by tensorflow2.0[TOC]综述对于那些在GPU平台上运行的检测器，它们的主干网络可能为VGG、ResNet、ResNeXt或DenseNet。而对于那些在CPU平台上运行的检测器，他们的检测器可能为SqueezeNet ，MobileNet， ShufflfleNet。最具代表性的二阶段目标
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2024-02-06 11:00:26
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# Java Yolo8
## 1. Introduction
Yolo8 is a Java library that provides a simple and efficient way to work with the Yolo8 algorithm. Yolo8 is an object detection algorithm that can detect and classify
原创
2024-01-12 07:32:49
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Tensorflow2.0—YOLO V4-tiny网络原理及代码解析（三）- 损失函数的构建YOLO V4中的损失函数与V3还是有比较大的区别的，具体的可以看YOLOV4与YOLOV3的区别。 代码是在nets文件夹下面的loss.py文件中，在train.py中引用的是：model_loss = Lambda(yolo_loss, output_shape=(1,), name='yolo_l
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2024-05-30 08:53:17
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Yolo-You Only Look OnceYOLO算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测：Resize成448448，图片分割得到77网格(cell)CNN提取特征和预测：卷积部分负责提取特征。全链接部分负责预测：过滤bbox（通过nms） • YOLO算法整体来说就是把输入的图片划分为SS格子，这里是33个格子。 • 当被检测的目标的中心点落入这个格子时，这个格子负责
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2024-03-01 22:47:34
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这里写自定义目录标题yaml文件超参数优化策略 yaml文件模型深度&宽度nc: 3 # 类别数量
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple
width_multiple: 0.50 # layer channel multipledepth_multiple：控制子模块数量=int(number*depth)width_multipl
文/Todd Hoff译/罗小平YouTube的成长速度惊人，目前每天视频访问量已达1亿，但站点维护人员很少。他们是如何管理，以实现如此强大供应能力的？被Google收购后，又在走什么样的发展道路呢？平台l Apachel Pythonl Linux (SuSe版本)l MySQLl psyco（python->C动态编译器）l&n
YOLOv8 是 YOLO 系列的最新版本，由 Ultralytics 公司开发，旨在提供最先进的目标检测和图像分割能力。它不仅继承了 YOLO 模型一贯的速度
基于SAM和Label Studio搭建半自动实例分割标注平台前言Segment Anything Model（以下简称SAM）是Meta研究团队提出的一个大模型，其实现了只需要一个key point或者bbox就可以完整分割实例的强大功能，并且这个模型不需要额外的训练以及微调，就可以在全新的数据集上使用。这种特性在标注全新的实例分割数据集时可以大大减少所需要的工作量。同时Label Studio
12 .运算符包括：算术运算符；逻辑运算符；关系运算符；赋值类运算符；三元运算符；字符串连接运算符（1）算术运算符%求余【取模】；++自加一；–自减一 运算符有优先级，不确定的时候加括号提高优先级，没有必要记住优先级 y++是先输出，再加一；++y是先加一，再输出（2）关系运算符**<=小于等于；==等于（=是赋值运算符）；!=**不等于 关系运算符的结果一定是布尔类型（3）逻辑运算符&am
一些不错的资源：一张图梳理YOLOv4论文Yolov4论文翻译与解析YOLOV4 论文原理 模型分析 机器学习36：YOLOV4相关理论知识整理网络结构：注意5，9，13为进行最大池化时的卷积核尺寸，其余的均为特征图尺寸。骨干网络：CSPDarknet找出输入网络分辨率、卷积层数量、参数量和层输入数量四者之间的最优平衡。Neck：SPP，PAN挑选能够增加感受野的额外块（additional bl
记录Yolo8训练目标检测模型的系统环境与软件版本。
原创
2024-09-05 09:59:27
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作者： 18届cyl时间：2021-08-08论文：《You only look once unified real-time object detection》期刊：CVPR一、本文围绕的问题YOLO 为什么能检测目标？YOLO 长什么样子？YOLO 如何训练？二、背景对象识别这件事（一张图片仅包含一个对象，且基本占据图片的整个范围），最近几年基于CNN卷积神经网络的各种方法已经能达到不错的效果
相关理论知识
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一[][] 。由于卷积神经网络能够进行平移不变分类，因此也被称为“平移不变人工神经网络” [] 。对卷积神经网络的研究始于二十世纪80至90年代，时间延迟网络和LeNet-5是最早出现的卷积神经
先前准备教程的前3部分关于PyTorch的基础知识，包括 使用nn.Module，nn.Sequentual,torch.nn.parameter等类创建自定一的网络结构关于Numpy的基本知识在前面 3 部分中，我们已经构建了一个能为给定输入图像输出多个目标检测结果的模型。具体来说，我们的输出是一个形状为 B x 10647 x 85 的张量；其中 B 是指一批（batch）中图像的数量，106
tips：大部分资源来自https://www.jianshu.com/p/3943be47fe84，这里权当一组学习记录。 另外推荐一个英文详解blog：YOLO V3 PyTorch实现1 环境说明TensorFlow-gpu 1.8Keras 2.2.4，安装方式：进入tensorflow env ，conda install kerasOpenCV 3.4.4python 3.6.3代码库
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2023-08-06 17:17:03
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YOLO V1算法的优点(1). 速度快,基本上能达到了实时分辨。 (2). 能学到物体的广义表示，泛化能力强 (3). 基于图像的全局信息进行预测，与滑动窗口与region proposal 有区别数据处理##数据处理 基于pascal_voc数据集进行处理
import numpy as np
import xml.etree.ElementTree as ET
import cv2
im
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2024-05-31 15:09:39
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