之前学习yolo觉得挺简单，不用记的，时过境迁，我终于向我的记忆力屈服了，这知识它不进我的脑子啊！所以现在把影响我理解的地方记下来。YOLO思想： yolo会输入图片分成SxS 的小格子，物体的中心点落到某个格子中，那么这个格子就负责检测出该物体。 对于每个格子，都会检测出B个bounding box(bbox)，而对于每个bbox，
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2024-07-21 14:47:17
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好久不见各位研友（研究好友，不是考研的小伙伴，嘿嘿）！最近，因为题主学校事情比较繁忙，没有花更多的时间在我们的平台，希望关注支持我们的您，原谅我们更新的速度，希望大家继续支持我们，谢谢！刚结束自己的手头事情，就想到给大家更新点东西，然后就想到了YOLO V3的东西，因为之前自己有认真研读，发现确实了不起的框架，但是如果有对V1和V2了解的，一定很熟悉了，今天我就和大家来分享下最近的框架——
之前介绍了 YOLO-v1 单纯的利用一个卷积网络完成了目标检测，不过 YOLO-v1 虽然速度很快，但是比起其他的网络比如 Fast R-CNN 检测的准确率还是差不少，所以作者又提出了改良版的 YOLO-v2, 作者也明确说了，YOLO-v2 也是借鉴了其他网络的一些经验，针对 YOLO-v1 进行了改良。从论文来看，作者都没有给出新的网络结构图，大概网络的基本结构还是没有太多的变化，不过就是
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2018-01-19 19:49:00
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### 机器学习框架对YOLO的支持
#### 引言
YOLO（You Only Look Once）是一种非常流行的目标检测算法，能够在图像中快速准确地检测出目标物体的位置和类别。它的速度快、准确度高，因此在许多计算机视觉任务中被广泛应用。在实际应用中，开发者们通常会选择使用一些机器学习框架来实现和部署YOLO模型，以提高开发效率和模型性能。本文将介绍几个常见的机器学习框架，并说明它们对YO
原创
2024-01-23 08:55:57
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# 教你实现 YOLO 模型中的回归判别思想
在机器学习领域，YOLO（You Only Look Once）是一个非常流行的对象检测算法。对于刚入行的小白，可能会对如何实现包含回归判别思想的 YOLO 网络感到困惑。本文将分步指导你如何进行，并提供所需的代码示例。
## 整体流程
首先，我们来了解一下实现 YOLO 模型的大致流程。以下是步骤摘要：
| 步骤 | 描述
Yolov7的原作者就是Yolov4的原作者。看论文的时候看到比较乱，这里可能会比较杂乱的记录一下我觉得有点启发的东西。对于yolov7的代码，我也没有仔细的看，只是大概的看了下其他博客提到的些细节。所以这里也不会具体的解析代码。 文章目录1. 相关工作2. 网络结构2.1 ELAN2.2 SPPCSPC2.3 MP3. 样本分配策略4. 辅助损失5. 实验结果与总结 1. 相关工作我觉得yolo
高清水下钓鱼摄像头电源芯片方案：12-25V转3.3V，支持超宽电压输入范围和30米长线视频放大在水下钓鱼摄像头设计中，为了实现高清画质和稳定的电源供应，需要一款能够将12-25V转换为3.3V输出的高效电源芯片。这款电源芯片不仅支持高达60V的输入电压范围，还可以提供稳定的3.3V输出，并且支持高达500mA的电流输出。此外，它还可接3.3V供电940 6灯，采用SOT23-6封装，非常适合用于
一、摘要之前的目标检测分方法都是通过各种方式将回归问题转化成分类问题解决，作者通过空间划分的包围盒以及相关类概率将目标检测直接设计成回归问题。作者使用了一个单独的神经网络来直接一次性从整张图像上预测出所有的包围盒以及类概率。另外，它的训练优化也能够实现端到端的形式。YOLO的优点包括：每秒45帧的速度，另一种小的结构的模型能达到每秒155帧；虽然产生更多的定位误差但是显然背景中的误检数少很多；能够
系列文章目录YOLO发展史 文章目录前言
一、YOLO简介
二、YOLO发展史三. YOLOV5实用性四. YOLOV5结构解析总结 前言目前物体检测算法有以下三种： 第一种是传统物体检测算法，使用人工设计特征以及机器学习的分类方式，但这种算法提取到的特征局限性较大且学习速度有限； 第二种是结合候选框+深度学习分类法，这类Two-Stage方法解决了
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2024-05-31 22:14:15
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喜讯！喜讯！ 在经过了4个小时的努力之后，终于成功安装了备受好评的大型养成类游戏—— 《深度学习》 其他译名：《机器学习》、《卷积神经网络》、《人工智能》 本游戏在世界范围内拥有广泛玩家，号称程（死）序（肥）猿（宅）必备装机游戏！但是，分析游戏的多种名称，我们不难发现，本游戏在教育工作者、医务工作者、以及科幻小说爱好者中，同样具有极大的安装率！ 游戏相对硬核，你可以选择多种身份：父母、老
一、 项目进展1.1 第一阶段由于是人脸识别，我们在打算使用OpenCV，通过进行一些的cv操作，例如将背景和人进行一个减法操作的运算，再进行高斯滤波
原创
2021-09-08 11:27:46
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本篇博客主要参考了2017年的在ICLR会议上发表的论文《BI-DIRECTIONAL ATTENTION FLOW FOR MACHINE COMPREHENSION》。所谓机器阅读理解任务，指的就是给一段context描述，然后对应的给一个query，然后机器通过阅读context后，给出对应query的答案。这里做了一个假设，就是query的答案必须是能够在context原文中找到的一段话（
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2024-09-20 20:09:28
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Python Spark 机器学习（一）主要是MLlib包(基于RDD)和ml包(基于DataFrame)的使用Python Spark MLlib 决策树二元分类通过Kaggle上一个题目来实践： StumbleUpon Evergreen Classification Challenge该题目内容是判断一个网页内容是暂时性的(ephemeral)还是长青的(evergreen)，具体内容可以在
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2024-07-10 15:23:03
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# 机器学习和机器视觉
## 介绍
机器学习和机器视觉是人工智能领域中非常重要的两个子领域。机器学习是让计算机系统通过学习数据和模式来改进性能，而机器视觉则是让计算机系统能够理解和解释图像或视频数据。结合机器学习和机器视觉可以实现许多有趣和实用的应用，比如人脸识别、自动驾驶等。
在本文中，我们将介绍机器学习和机器视觉的基本概念，并通过一个简单的代码示例来说明它们的应用。
## 机器学习
原创
2024-06-28 05:42:37
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导读本文作者使用NCNN量化YOLOV4模型以及进行推理的全过程，附有相关代码。 一、前言2021年5月7日，腾讯优图实验室正式推出了ncnn新版本，这一版本的贡献毫无疑问，又是对arm系列的端侧推理一大推动，先剖出nihui大佬博客上关于新版ncnn的优化点：继续保持优秀的接口稳定性和兼容性API接口完全不变量化校准table完全不变int8模型量化流程完全不变（重点是这个！！！之前对
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2024-01-06 05:53:51
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01 信号卷积一、作业简介 卷积运算是信号与系统分析中的重要运算。 卷积运算包括有连续时间信号的卷积和离散序列的卷积和。 卷积中积分的上下限需要根据参与卷积运算信号的起始和结束时间进行确定， 根据信号波形很容易确定卷积中积分中的上下限。 在第四次作业中第一题，则是要求直接根据公式计算信号的卷积， 这种方式适合于简单不分段无限长的信号计算相应的卷积， 通过这个作业练习也帮助我们掌
举例比如某一次的输出结果如下训练log中各参数的意义 5: 10.222071, 10.294983 avg loss, 0.000000 rate, 395.829699 seconds, 3
原创
2022-03-04 10:39:15
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yolo-v5实现步骤：准备阶段——数据整理——模型训练——模型推理准备阶段：需要的硬件，软件的安装，环境的配置数据整理：图片标签标注，训练集和验证集模型训练：模型中参数的设置，训练方法，获得训练模型模型推理：用训练好的模型对新的数据进行推理和验证对于yolo-v5搭建 1.注意yolov5-5.0文件夹下的VOCdevkit文件夹 对于images文件夹如下图所示，其中tra
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2024-09-17 15:48:24
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“You Only Look Once”或“YOLO”是一个对象检测算法的名字，这是Redmon等人在2016年的一篇研究论文中命名的。YOLO实现了自动驾驶汽车等前沿技术中使用的实时对象检测。让我们看看是什么使该算法如此受欢迎，并概述其工作原理。 对象检测示例 背景实时的重要性人们看到图像以后，可以立即识别其中的对象、它们的位置和相对位置。这使得我们能够在几乎无意识的情况下完成复杂的任
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2023-11-09 22:38:03
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自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）和机器学习（Machine Learning）是当前人工智能领域中非常热门的两个方向。NLP是指让计算机能够理解和处理人类自然语言的能力，而机器学习是指通过训练模型使计算机能够自主学习和进行预测的能力。本文将介绍NLP和机器学习的基本概念，并给出相应的代码示例。
## 什么是自然语言处理（NLP）？
自然语言处理
原创
2024-01-01 04:45:26
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