现在说明一下 本文绝对没在本站里看贴 只是为了给自己收藏 没有吹 b的意思 给自己看而已 也不需要这个站对自己有什么好处目前人体姿态估计总体分为Top-down和Bottom-up两种，与目标检测不同，无论是基于热力图或是基于检测器处理的关键点检测算法，都较为依赖计算资源，推理耗时略长，今年出现了以YOLO为基线的关键点检测器。玩过目标检测的童鞋都知道YOLO以及各种变种目前算是工业落地较多的一类
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2024-07-01 19:43:09
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配置好最基本的环境以后，开始我们正式的yoloV5测试 基础配置教程详见：三、查看自己显卡适合的cuda与cudnn版本1.查看自己显卡适合的cuda 打开英伟达控制面板， 进入左下角系统信息 点击组件即可看到自己的英伟达显卡适合的cuda版本2.查看与自己的cuda版本对应的cudnn 如果图中没有你所需要的版本，可以自行上Nvidia官网查询 CUDNN四、下载相应的pytorch，cuda与
整理了一下CPU、GPU、TPU的简单原理区别，内容整理自Google Cloud、CSDN、知乎等。 目录一、CPU二、GPU适合运算的程序类型三、TPU 一、CPUCPU 是一种基于冯·诺依曼结构的通用处理器，与软件和内存协同工作。 (Google Cloud官网的示意图，仅用于概念演示目的，并不反映真实处理器的实际行为。)CPU 最大的优点是它的灵活性。CPU采用冯·诺依曼结构，可以为数以百
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2024-03-26 23:39:32
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在本文中，来自滑铁卢大学与 Darwin AI 的研究者提出了名为 YOLO Nano 的网络，他们通过人与机器协同设计模型架构大大提升了性能。YOLO Nano 大小只有 4.0MB 左右，比 Tiny YOLOv2 和 Tiny YOLOv3 分别小了 15.1 倍和 8.3 倍，性能却有较为显著的提升。
▲ https://arxiv.org/abs/1910.01271 https:
摘要YOLOv7在速度和精度方面都超过了所有已知的目标检测器，在GPU V100上的速度为5 FPS到160 FPS的范围内，并且在所有已知的实时对象检测器中具有最高的56.8%的AP，速度为30 FPS或更高。
YOLOv7-E6目标检测器（56 FPS V100，55.9%AP）在速度和精度上优于： –>基于transformer的检测器SWINL Cascade-Mask
实时目标检测一直是yolo系列的追求之一，从yolo v1开始，作者就在论文中强调real-time。在后期的v2和v3的发展过程中，慢慢在P&R(尤其是recall rate)上下不少功夫。同时，计算量的增大也牺牲了yolo的实时性。tiny-yolo是轻量级的yolo，在不那么要求mAP的场景下，tiny-yolo可以作为v2甚至v3的代替结构。事实上，对于无GPU的设备来讲，tiny
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2024-03-19 21:14:48
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1.yolov3-voc.cfg(参考很多文章写的汇总，有些写了但还是不是很懂，如果有误请及时指正)[net]
# Testing 测试模式
# batch=1
# subdivisions=1
# Training 训练模式
batch=64
YOLO v4安装并训练自己数据集（Ubuntu16.04）YOLO v4的安装基本与YOLO v3相同，作者基本上在YOLOv3的版本基础上进行修改，安装上基本上大同小异，下边简单介绍安装要求。 文章目录1. 安装要求CMake >= 3.8 使用如下命令可以查看自己系统的CMke版本号。cmake --versionCUDA 10.0 使用如下命令查看CUDA版本信息。cat /usr/
本讲义是关于从头开始构建YOLO v3检测器的简要说明，详细介绍了如何从配置文件创建网络架构，加载权重和设计输入/输出管道。看懂后文说明的先决条件对于后文的阅读，如果不熟悉一下概念的同学，请先复习：你应该了解卷积神经网络是如何工作的。这还包括剩余块、跳过连接和上采样的知识。什么是对象检测、边界框回归、IoU 和非最大抑制。基本 PyTorch 用法。您应该能够轻松创建简单的神经网络。对象检测概述对
1.0.简介本文档介绍了一种将带*.pt 扩展名的YOLOv5 PyTorch* 权重文件转换为ONNX* 权重文件，以及使用模型优化器将ONNX 权重文件转换为IR 文件的方法。该方法可帮助OpenVINO™用户优化YOLOv5，以便将其部署在实际应用中。此外，本文档提供了一个关于如何运行YOLOv5 推理的Python 推理演示，以帮助加快YOLOv5 的开发和部署速度。在最后一部分，针对使用
搭建基于Keras的yolo3教程参考：windows10+keras下的yolov3的快速使用及自己数据集的训练 本机情况： 系统：Win10 家庭中文版 CPU：i5-8300 8核 8G内存 GPU：GTX 1060 6G独显注意事项git拉取项目后，第一步看下项目的READ.md: 这个在上面教程中并没有说，一定要指定版本，我是使用conda构建python环境： conda create
YOLOX目标检测之入门实战-win10+cpu运行YOLOX YOLOX 是旷视开源的高性能检测器。旷视的研究者将解耦头、数据增强、无锚点以及标签分类等目标检测领域的优秀进展与 YOLO 进行了巧妙的集成组合，提出了 YOLOX，不仅实现了超越 YOLOv3、YOLOv4 和 YOLOv5 的 AP，而且取得了极具竞争力的推理速度。 前
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2024-08-23 19:39:08
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1.yolov5环境安装2. yolov5训练自己的数据集3. rv1109平台部署yolov5环境，官方onnx模型转换rknn模型验证4.rv1109平台部署自己训练的yolov5数据模型 以上文章是从0到1，一点点记录部署全部过程，包括出现的错误以及解决过程。 本文是做个总结，删除问题出现点，直接把解决方案给出。顺序总结出部署过程，因为是后期总结，可能会导致哪里遗落，具体可以查看对应上面
说到本本，老一辈的diy都嗤之而鼻，过往的老本本，受限于工艺和技术，从CPU到GPU都落后台式机一截，虽然方便但是丧失不少的性能。随着工艺和技术的进步，本本的性能得以提升，进一步拉近了和传统台式机的性能，大大提高了体验。今年新推出的十代酷睿处理器，会带来移动个人电脑领域什么变化，下面我们来探讨一下。十代酷睿处理器基于Comet Lake架构，14nm制程工艺Comet Lake架构首发包括8款产品
本人YOLOv3刚刚入坑，走了不少弯路，自己摸索了一下，首先给大家配置一下yolo3，后续会有具体的算法分析讲解。安装VS2015+opencv3.4.2，这个就不用多说了吧，网上很多教程可以参考，主要是安装好opencv，添加环境变量后，切记勿忘，重启一下电脑。 本文电脑：windows7+i7-7700cpu+内存16G+显卡P620 一、github下载darknet。链接：https://
主板、cpu、显卡可以说是电脑种最重要的硬件了，现在很多用户都喜欢自己搭配组装电脑，不仅可以根据自己的需要调整各种硬件搭配，装好后还很有成就感。那么主板、cpu、显卡这些硬件怎么搭配合理呢？ 在搭配兼容性上面，显卡与cpu、主板没有什么限制，随意搭配都可以。cpu搭配主板分平台，如AMD的cpu需要搭配一个AMD平台与针数都相同的主板，如果cpu支持超频，建议选择一个可超频的主板充分发
yolo系列整理 版本作者主页程序论文yoloV1点击打开点击打开点击打开yoloV2点击打开点击打开点击打开yoloV3点击打开点击打开点击打开 改进V2 VS V1:增加BN层：解决问题：每层的输入分布一直在改变，训练难度增加；采取措施：在每层卷积层后，添加batch normalization；改进效果： 1.mAP获得了2%的提升； 2.规范化模型，可以在舍弃dropout优化后依然不会
&TitlePP-YOLO: An Effective and Efficient Implementation of Object Detector（2020）PP-YOLOv2: A Practical Object Detector（2021）代码&Summary目标检测算法的准确性和推理速度不可兼得，本文的工作旨在通过tricks组合来平衡目标检测器的性能以及速度。PP-Y
前言1.最近非常火的YOLOX，是旷视提出并开源新一代实时目标检测网络，具体的算法原理和性能可以转到github,想上手试试，如果是Linux话，可以按照官方文档给步骤一步步执行下去就可以了，是Win的话，中间有些不同的步骤。 2.我的环境是win10 x64,CUDA10.2 cudnn 7.1 GPU 是GTX 1660ti,Anaconda 3.7.环境配置1.看看官方的linux下的安装步
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2024-09-25 15:09:27
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手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型大家好，这里是肆十二（dejahu），好几个月没有更新了，这两天看了一下关注量，突然多了1k多个朋友关注，想必都是大作业系列教程来的小伙伴。既然有这么多朋友关注这个大作业系列，并且也差不多到了毕设开题和大作业提交的时间了，那我直接就是一波更新。这期的内容相对于上期的果蔬分类和垃圾识别无论是在内容还是新意上我们都进行了船新的升级，我们这次要使用YOLO
