参考自github:https://github.com/thtrieu/darkflowdarkflow实现了将darknet翻译成tensorflow,可以用tensorflow加载darknet训练好的模型,并使用tensorflow重新训练,输出tensorflow graph模型,用于移动设备.darkflow需要的依赖库:Python3, tensorflow 1.0, numpy,
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2023-06-25 07:30:00
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现在要针对我们需求引入检测模型，只检测人物，然后是图像能侧立，这样人物在里面占比更多，也更清晰，也不需要检测人占比小的情况，如下是针对这个需求，用的yolov3-tiny模型训练后的效果。 Yolov3模型网上也讲烂了，但是总感觉不看代码，不清楚具体实现看讲解总是不清晰，在这分析下darknet的实现，给自己解惑，顺便也做个笔记。 首先查看打开yolov3.cfg，我们看下
Fast特征检测，特点是速度很快，只需要对比几个像素，就可以判断是否为关键点。
OpenCV提供的调用接口也很方便
vector<KeyPoint> keypoints;
int threshold = 1
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2024-03-12 17:14:15
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上一篇：Jetson AGX Xavier安装torch、torchvision且成功运行yolov5算法下一篇：Jetson AGX Xavier测试YOLOv4一、前言 由于YOLOv5在Xavier上对实时画面的检测速度较慢，需要采用TensorRT对其进行推理加速。接下来记录一下我的实现过程。二、
配置环境Ubuntu20.04LTSnvidia-smi的CUDA最高版本=12.4AnacondaVScode安装ROSros1支持Ubuntu16、18、20，ros2支持高版本使用小鱼的ros一键安装wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros我安装的是ros1 noetic版本检查路径echo $ROS_PA
提示：GPU-manager 安装为主部分内容做了升级开箱即用 文章目录前言一、约束条件二、使用步骤1.下载镜像1.1 查看当前虚拟机的驱动类型：2.部署gpu-manager3.部署gpu-admission4.修改kube-4.1 新建/etc/kubernetes/scheduler-policy-config.json4.2 新建/etc/kubernetes/scheduler-exte
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2024-07-24 17:43:11
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进阶提升 · 6模型训练与测试核心概念训练过程：通过迭代（epoch）不断优化损失函数，直至收敛。Checkpoints（模型权重保存点）：训练中定期保存模型参数，用于恢复或测试。测试/推理（Inference）：利用训练好的模型对新数据进行预测，输出检测结果。提出问题如何在有限数据下验证模型是否收敛？训练好的模型如何加载并用于推理？如何避免配置文件被重复修改或叠加导致混乱？论点与解决方案训练：
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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扔掉学术偏见，拥抱工程化的Yolo。由于一直没有使用过yolo，因此本文旨在从0基础配置yolo、
原创
2022-09-03 00:59:58
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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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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、所用到的版本二、训练自己的模型1.打开下载的yolo文件夹2.建立如下目录3.标记目标4.修改配置4.运行test.py文件5.运行train.py文件6.漫长的等待7.把生成权重文件转化成.h5文件8.进行识别 前言本文主要介绍一下如何配置yolo3-keras环境来进行模型训练。 这方面网上乱七八糟的资料很多，如
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2024-05-15 09:43:53
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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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接续前节：YOLO-V3更改训练参数（https://blog.51cto.com/u_15957839/14096352）train.py修改参数完毕后，运行该python文件，等待训练完成。在训练过程中，每隔50次会保存一个pth到checkpoints文件夹，当然保存路径也可以修改为其它文件夹内。跑完100次后，该文件内出现的yolov3_ckpt_100.pth就是我们训练好的模型；后续我
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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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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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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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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主要的编译方法可以参考这篇博客https://blog.csdn.net/KID_yuan/article/details/88380269我的编译环境win10, VS2015,
原创
2021-06-10 23:18:55
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