前记：作用说明：学习笔记，主要用于自我记录。（PS：本人菜鸟，文章仅供参考；如有错误，欢迎各位大神批评指正！）最近刚刚接触yolo，由于yolo官网和网上各种资料几乎都是基于C语言的，本人觉得python比较简洁，故用python实现了C可实现的部分功能，包括（1）图片检测及画框、(2）本地视频检测、（3）webcam检测、（4）yolo结合ROS检测摄像头（webcam）视频。该文此下只介绍（1
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2023-12-14 19:19:14
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Windows下Anaconda4.9.2+Pycharm Community+CUDA10.1+CUdnn7.6.5.32+PyTorch1.7.1环境配置一、搭建anaconda安装Anaconda主要是搭建python的虚拟环境，之后我们进行yolov7的detect和train都会在终端进行安装环境包：链接：https://pan.baidu.com/s/1GYOa9JfRMsz8rL12
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2024-07-03 21:46:58
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# 用PyTorch搭建YOLO模型
在计算机视觉领域，目标检测是一项关键任务。YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的目标检测系统，因其高效性和准确性而受到广泛关注。本文将介绍如何利用PyTorch框架搭建YOLO目标检测模型，并结合代码示例提供详细解说。
## YOLO模型概述
YOLO的核心思想是将目标检测视为一个回归问题，直接从图像像素到边界框坐标及类概率
原创
2024-09-16 06:25:41
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配置YOLOv5环境配置准备工具1.Anaconda2.git3.当然是必须滴步骤一: Anaconda创建虚拟环境并完成pytorch的安装1.安装Anaconda2.打开命令窗口(cmd)创建新环境3.输入conda create -n Torch python==3.9 推荐python版本为3.94.去pytorch官网安装pytorch库注意: CPU版本的直接下载即可,
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2023-12-15 20:26:50
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工作中遇到点选验证码，尝试基于Yolo训练检测模型，在此从零开始搭建Yolo运行环境。
原创
2024-09-05 09:59:22
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PX4 1.13.3已配置好PX4 ROS gazebo环境。
原创
2024-05-28 18:05:25
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前几天在百度的aistudio上使用yolov4训练了一下人脸检测的模型，今天看见有人留言希望我写一篇在aistudio上如何使用yolov4的教程，纠结了一下，因为这玩意的操作流程其实在我那篇yolov4的文章以及其他人的文章中都有，只不过那些文章不是针对aistudio，想了想，最近也是好久没有更新了，正好有人有这个需求，那么就写吧。如何在aistudio上注册上的我就不说了，反正注册
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2023-12-17 23:40:37
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背景本文原先基于百度的AIstudio训练，但是五月份的时候百度停止了对tensorflow框架的支持，所以以下仅作为参考。百度AiStudio训练yolov3模型AiStudio分为work和data两个文件夹，work保留永久文件，data每次重启都不会保存
因此将我们需要的代码、数据集和安装包都先打包成数据集上传，启动项目前添加数据集。
以下是我的使用步骤：本教程前置工作需要安装好Anaco
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2023-10-08 18:56:27
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一、配置环境VS2013+显卡GtX1080ti+CUDA7.5+Opencv3.1.0+pthread pthread:ftp://sourceware.org/pub/pthreads-win32/pthreads-w32-2-9-1-release.zip YOLO：http://pjreddie.com/darknet/yolo Darknet:https://github.com/
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2023-09-08 17:23:52
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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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文章目录Roadmap前言Jetson Linux部分文档调试串口Scriptapply_binaries 日志进入Recovery模式flash.sh 日志官方固件烧录完后串口终端日志第一次开机配置开机日志系统探索关闭锁屏和息屏静态IP网络共享更改Ubuntu软件源和pip源ROS安装备忘 RoadmapJetson Roadmap | NVIDIA Developer商业硬件路线图, 202
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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云服务无疑是当前最热门的开发理念，云计算、云安全、云备份、云存储等等，各式各样云服务产品层出不穷。以往，云服务产品开发限于少数资深程序员，而随着Visual Studio 2010等超级开发平台的发布，使的云服务开发非常简单和快捷，甚至利用VS 2010平台，只需要6步就能够创建一个云服务。
第一步：建立云服务。打开新建项目模板，在打开的新对话框配置与云服务关联的角
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2023-11-11 20:06:39
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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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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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