看到有人使用tensorflow复现了yoloV3，来此记录下代码阅读。感觉复现的代码写的不是很好，会加一部分其他人用keras复现的代码。tensorflow代码地址：源代码分为以下几部分：Train.py为主程序train.py部分为训练自己的数据集，eval.py为利用训练好的权重来进行预测。Reader为读取数据标签等，config.yml为训练过程中的一些参数设置，eval_config
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2024-06-28 19:52:59
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Tensorflow2.0—YOLO V4-tiny网络原理及代码解析（三）- 损失函数的构建YOLO V4中的损失函数与V3还是有比较大的区别的，具体的可以看YOLOV4与YOLOV3的区别。 代码是在nets文件夹下面的loss.py文件中，在train.py中引用的是：model_loss = Lambda(yolo_loss, output_shape=(1,), name='yolo_l
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2024-05-30 08:53:17
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Yolo-You Only Look OnceYOLO算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测：Resize成448448，图片分割得到77网格(cell)CNN提取特征和预测：卷积部分负责提取特征。全链接部分负责预测：过滤bbox（通过nms） • YOLO算法整体来说就是把输入的图片划分为SS格子，这里是33个格子。 • 当被检测的目标的中心点落入这个格子时，这个格子负责
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2024-03-01 22:47:34
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一、下载和测试模型1. 下载YOLO-v3 git clone https://github.com/qqwweee/keras-yolo3.git 这是在Ubuntu里的命令，windows直接去 https://github.com/qqwweee/keras-yolo3下载、解压。得到一个 keras-yolo3-master 文件夹2. 下载权重 wget https://
统一回复： 距离这篇也已经过去有一段时间了，而且到目前 yolo_v3 的论文以及源码已经放出，这里推荐大家看完论文后直接实现 v3 的代码，目前我已经调通并在自己的数据集上做了训练及先关验证，都达到了比 yolo_v1 好很多的效果，过一段时间我会整理上来并发在博客上，我建了一个关于keras 实现 yolo_v3 的微信群，如果大家对 yolo 感兴趣把微信号可以发我邮箱 shrcq@ms
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2024-07-19 15:42:37
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一、全部代码如下：代码部分tf函数见下面第二部分。yolo2的预测过程大致分为以下3部分。1、model_darknet19.py：yolo2网络模型——darknet19。YOLOv2采用了一个新的基础模型（特征提取器），称为Darknet-19，包括19个卷积层和5个maxpooling层，如下图。Darknet-19与VGG16模型设计原则是一致的，主要采用3 * 3卷积，采用2 * 2的m
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2024-02-13 15:01:50
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Tensorflow2.0—YOLO V4-tiny网络原理及代码解析（一）- 特征提取网络代码链接：yolov4-tiny-tf2-master （密码：yum7） 先来看看YOLO V4-tiny的特征提取网络是长什么样子的。个人认为，大体的框架与YOLO V3的相似，只不过在里面加了3个tricks，让网络更加容易训练一般来说，YOLO V4-tiny与YOLO V4差别在于tiny版本最后
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2024-05-08 15:22:02
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YOLO V1算法的优点(1). 速度快,基本上能达到了实时分辨。 (2). 能学到物体的广义表示，泛化能力强 (3). 基于图像的全局信息进行预测，与滑动窗口与region proposal 有区别数据处理##数据处理 基于pascal_voc数据集进行处理
import numpy as np
import xml.etree.ElementTree as ET
import cv2
im
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2024-05-31 15:09:39
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tips：大部分资源来自https://www.jianshu.com/p/3943be47fe84，这里权当一组学习记录。 另外推荐一个英文详解blog：YOLO V3 PyTorch实现1 环境说明TensorFlow-gpu 1.8Keras 2.2.4，安装方式：进入tensorflow env ，conda install kerasOpenCV 3.4.4python 3.6.3代码库
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2023-08-06 17:17:03
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文章目录一、YOLO 系列算法的简单回顾二、YOLOv8 简介2.1 安装和简单使用2.2 Ultralytics HUB2.2.1 Upload Dataset2.3 YOLOv8 主要改动三、YOLOv8 细节详述四、YOLOv8 训练自己的数据集五、代码5.1 训练 论文：暂无官方文档：https://docs.ultralytics.com/代码：https://github.com/u
一、YOLO-v4主要做了什么？通俗的讲，就是说这个YOLO-v4算法是在原有YOLO目标检测架构的基础上，采用了近些年CNN领域中最优秀的优化策略，从数据处理、主干网络、网络训练、激活函数、损失函数等各个方面都有着不同程度的优化，虽没有理论上的创新，但是会受到许许多多的工程师的欢迎，各种优化算法的尝试。文章如同于目标检测的trick综述，效果达到了实现FPS与Precision平衡
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2024-05-29 11:24:58
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Yolo背景Yolo的训练和检测均在一个端到端的网络中进行，将物体检测作为回归问题求解，输入图像经过一次Inference，便能得到图像中所有物体的位置和其所属类别及相应置信概率。这种直接选用整图训练模型的架构可以更好的区分目标和背景区域，相比于proposal的方法更少把背景区域误检为目标。Inference过程YOLO网络结构由24个卷积层与2个全链接层构成，卷积层用来提取图像特征，全链接层用
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2024-05-23 16:06:06
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Tensorflow+YOLO V4框架使用教程+YOLO V4获取识别框高度+基于相似三角形算法的物体距离测量Tensorflow+YOLO V4框架使用教程+YOLO V4获取识别框高度+基于相似三角形算法的物体距离测量Tensorflow+YOLO V4框架使用教程YOLO V4获取识别框高度基于相似三角形算法的物体距离测量 Tensorflow+YOLO V4框架使用教程+YOLO V4
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2024-05-27 16:35:39
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看到有人使用tensorflow复现了yoloV3，来此记录下代码阅读。感觉复现的代码写的不是很好，会加一部分其他人用keras复现的代码。tensorflow代码地址：源代码分为以下几部分：Train.py为主程序train.py部分为训练自己的数据集，eval.py为利用训练好的权重来进行预测。Reader为读取数据标签等，config.yml为训练过程中的一些参数设置，eval_config
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2024-07-03 22:28:54
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这篇博文比较推荐的yolo v3代码是qwe的keras版本，复现比较容易，代码相对来说比较容易理解。同学们可以结合代码和博文共同理解v3的精髓。 github地址：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 基于tensorflow的实现代码可以参考： https://github.com/wizyoung/YOLOv3_TensorFlow 关于论文下载可以看
作者：Martin 编译：三石 【新智元导读】TensorFlow2.0，终于要来了！开发团队决定于今年下半年发布TensorFlow2.0预览版，更好的满足广大用户的需求。 新智元报道 者：Martin 【新智元导读】TensorFlow2.0，终于要来了！开发团队决定于今年下半年发布TensorFlow2.0预览版，更好的满足广大用户的
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2024-04-23 17:10:35
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文章目录一、导入数据1. 获取类别名2. 数据可视化3. 加载数据文件4. 划分数据二、自建模型三、模型训练1. 优化器与损失函数2. 模型的训练四、结果分析 大家好，我是K同学啊，今天讲《深度学习100例》PyTorch版的第3个例子，前面一些例子主要还是以带大家了解PyTorch为主，建议手动敲一下代码，只有自己动手了，才能真正体会到里面的内容，光看不练是没有用的。今天的重点是在PyTorc
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2023-11-01 17:58:23
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在UI自动化测试中，界面控件识别是基石。在计算机视觉领域中，有很多经典的目标识别模型，我们尝试将YOLO模型迁移至自动化测试领域界面控件识别中。迁移训练后的模型需要部署到生产环境，TensorFlow Serving是一种模型部署方法，只需几行简单的代码就可以维护模型的整个生命周期。下面将以原YOLO V3 tensorflow版模型为例从环境准备、模型格式转换、服务部署和调用以及最后的性能对比四
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2024-05-13 13:51:21
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一、模型移动端环境部署可以参考：二、训练模型本文使用的yolov5为ultralytics公司的一个开源产品，由Glenn大佬实现，有很多合作的开发者参与了该项目，开发迭代速度非常快，三天两头就有更新。本文训练采用的GOOGLE的colab，不用在自己环境配置pytorch,很方便。各位如果需要VPN，可以去收一下：登录 — iKuuu VPN。这个目前是免费使用，如果使用不起，也可以花费5元一月
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2024-05-12 15:36:52
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====转载请注明出处====虽然用python用了很久了，但是主要还是写一些模型或者算子，对于python中的高级特性用的不多，但是时常阅读大牛的代码或者框架源码，其中python特性应用的非常流畅，所以今天决定与python中的装饰器@，做个了断！！Python中的@：援引廖雪峰老师对装饰器的解释以及一些自己对装饰器的理解：python中在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（De
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2024-03-21 17:44:30
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