文章目录2-1图像卷积2-2卷积核和步长2-2Yolov4的卷积例子2-6 全连接层讲解2-8VGG做图像检测、预测、训练的整个流程介绍3-1YOLOV3网络结构回顾13-5 YOLOV4网络结构backbone3-7 YOLOv4网格思想3-8 先验框anchors原理3-9 头部DECODE3-10 YOLO头部总结3-11 backbone构建01(CSPDarknet)CSPX的实现3-
@ by moses on 2015.1
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1. 用IDE工具如Eclipse创建一个Java工程（或Java Web工程）;
2. 在build path - configure build path - Libraries - 选择Add External JARS...
将...\Tomcat 8.0\
一、项目说明YOLOv5-Lite：本项目采用荔枝派4a进行YOLOv5-Lite的部署，YOLOv5-Lite 牺牲了部分网络模型精度，但是极大的提升了模型的推理速度值得一提的是，这款轻量化模型的制作者是中国ppogg大佬，原项目位于：https://github.com/ppogg/YOLOv5-LiteLicheepi 4A：LicheePi 4A 是基于 Lichee Module 4A
# YOLO模型在Android上的部署
YOLO（You Only Look Once）是一种高效的物体检测算法，它能够在图像中快速识别和定位多个物体。将YOLO模型部署到Android设备上，可以实现实时物体检测，这在许多应用中具有重要意义，例如自动驾驶、监控和增强现实等。本文将介绍如何将YOLO模型部署到Android上，并提供代码示例。
## 环境准备
要在Android设备上运行Y
原创
2024-10-18 10:28:07
461阅读
说得简单一点，该框架可以用来精简java代码，提升开发效率，利用注解在编译期生成getter/setter/toString()/hash/equals/construct等等方法。在web中用得比较多，但是在android上估计用得少之又少。个人认为在没有很好的评估该框架的兼容性前，在实际生成项目中最好不要使用。当然，在自己用来写demo的时候倒可以用来一试，怎一个爽字了得。关于该框架，官方的a
# YOLO部署到Android Studio：新手指南
作为一名经验丰富的开发者，我经常被问到如何将YOLO（You Only Look Once）模型部署到Android Studio。YOLO是一种流行的实时目标检测算法，可以识别图像中的多个对象。在这篇文章中，我会详细解释如何将YOLO部署到Android Studio，让初学者也能轻松上手。
## 步骤概览
首先，让我们通过一个表格
原创
2024-07-20 08:45:23
853阅读
文章目录前言最终实现效果图后端实现主界面检测函数+检测结果显示前端实现主界面(index.html）+显示图片界面总结 前言最近，老板让写一个程序把yolov5检测模型部署到web端，在网页直接进行目标检测。经过1个星期的努力，终于实现基本功能?（累晕了）。网上查阅了很多资料，发现很多的技术比较复杂，当然他们的页面都比较漂亮，然后我打算自己写一篇简单记录一下哈哈。进入正题，该项目完全由Pytho
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2024-02-24 18:35:14
213阅读
# YOLOv5 在 Android Studio 中部署指南
### 1. 整体流程
部署 YOLOv5 模型到 Android Studio 中的步骤如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|-----------|------------------------------------------
原创
2024-09-29 03:10:10
203阅读
YOLO V1 （45fps，fast version150fps）paper: http://arxiv.org/abs/1506.02640
pytorch代码：https://github.com/xiongzihua/pytorch-YOLO-v1
1. idea此前的目标检测将问题看成是分类问题，而yolo看成是一个回归问题yolo非常快，可以达到一秒45帧的速度yolo在运行时将整张照
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2024-04-02 07:13:30
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基于anaconda的yolov5安装教程下载所需文件从以下方法下载yolov5https://github.com/ultralytics/yolov5
或者我的百度网盘（非最新）
链接：https://pan.baidu.com/s/1g4ddiSrw0UMLiavvTTD2Wg
提取码：zqze在anaconda中配置环境创建环境存放文件夹conda create -n yolov5 pyt
YOLO环境部署 一、基本环境搭建 第一步 显卡驱动查看 WIN+R键 进入命令终端 输入 nvidia-smi 如果没有CUDA和CUDNN请自行安装，直接在NVIDIA官网下载即可 需要特别注意！！！CUDA版本和Pytorch版本以及Python版本是有一一对应关系的，一定要确保版本是相互包容 ...
基于TF 1.5版本的 YOLOV3其中向下的箭头很多实在是懒得打，基本对齐的下面都有向下的箭头。代码中SPP池化层跟我了解到的标准SPP的定义不太一样，这里我按照代码写的，那个SPP最后是concat 不是简单加法！！！（一个疑问 SPP后的东西 又跟inputs concat了 那不又不是定长了...）绝大部分卷积层的padding 为 same 只有 darknet53 中 有三
1.YOLO安装2. YOLO训练自己的数据集2.1数据集准备2.2修改配置文件2.2.1修改cfg/voc.data2.2.2修改data/voc.names2.2.3修改cfg/yolo-voc.cfg2.2.4下载预训练权重文件darknet19_448.conv.232.3 训练2.3.1 训练中输出日志参数3. 测试3.1 单张图像测试3.2多张图像测试3.3 测试数据集测试mAP、r
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2024-08-03 11:18:20
385阅读
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
139阅读
1、YOLOV8简介YOLOV8是YOLO系列另一个SOTA模型，该模型是相对于YOLOV5进行更新的。其主要结构如下图所示： 从图中可以看出，网络还是分为三个部分： 主干网络（backbone），特征增强网络(neck)，检测头(head) 三个部分。主干网络： 依然使用CSP的思想，改进之处主要有：1、YOLOV5中的C3模块被替换成了C2f模块；其余大体和YOLOV5的主干网络一致。特征增强
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2024-03-08 14:18:08
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训练1. 数据集准备yolo fastest,darknet yolo3 相同,需要设置 .name, .data train.txt 格式: /home/qiuqiu/Desktop/dataset/train/000001.jpg label.txt 格式: 11 0.344192634561 0.611 0.416430594901 0.2622. anchor聚类结果保存在 anchors
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2023-09-20 15:04:56
265阅读
文章目录声明2 工程应用分析2.1 平台/软件介绍和环境搭建2.2 网络训练方式选择2.3 SVP-NNIE前向计算处理过程2.3.1 例程中对YOLOv3网络模型的初始化操作2.3.2 图像的输入2.3.3 NNIE输出数据的内存分布图2.3.4 网络的后级处理2.3.5 性能分析和优化思路3 Caffe框架和网络训练流程3.1 Caffe平台的搭建3.2 Caffe计算框架基础（基于mnis
树莓派部署yolo fastest ncnn记录部署环境1.ubuntu18 2.cpencv452 3.cuda10.2 4.pytorch1.8.1 5.树莓派4b前言：第一到五节，均在PC端ubuntu下完成，第六节在树莓派完成。一、编译ncnn1.ncnn环境配置sudo apt-get install -y gfortran
sudo apt-get install -y libprot
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2024-08-22 19:51:51
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docker介绍项目使用docker部署项目docker 配置远程连接vim /lib/systemd/system/docker.service修改ExecStart条件ExecStart=/usr/bin/dockerd -H unix:///var/run/docker.sock -H tcp://0.0.0.0:2375配置好后即可在idea下通过docker工具经行查看
