在学习完YOLOv1论文后，我比较想了解为什么通过这样的网络就能预测出来一张图片里物体的位置坐标，带着好奇的目的我开始了我YOLO源码的学习。 大家都知道YOLO训练所要求的数据格式是PASCAL VOC或者COCO等标准数据集格式，而我们通常对图片标注后产生的xml文件，我们要将其转化为txt格式，而Darknet为我们提
目录一、数据集标注软件1.LabelImg 2.Make-sense二、软件使用流程一、数据集标注软件1.LabelImg LabelImg这个标注软件算是比较主流的数据集标注软件了，我也是查询了大多数软件推荐以及课程学习时up主所推荐基本都有这个，所以本人使用也是这个软件，下面是安装流程。①下
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2024-08-09 11:21:37
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YOLO（You Only Look Once）是一种高效的目标检测算法，其在实时应用中表现出色。实现 YOLO 模型需要解决多个依赖及环境配置问题。以下是解决 YOLO 用到的 Python 库相关问题的全面记录。
### 环境配置
以下是配置 YOLO 所需的环境步骤，确保 Python 和必要的库版本符合要求。
1. 安装 Python（推荐版本 3.6+）
2. 创建虚拟环境并激活
Yolov1的任务：目标检测Yolov1的结构：输入3通道448x448的图片，经过一系列的卷积和最大池化，得到1024x7x7的特征层，通过2个全连接层，得到30x7x7的预测结果。其中，卷积层的激活函数选用LeakyRelu(0.1)。 作者先使用3通道224x224的图片输入在ImageNet分类任务上预训练卷积层，然后将分辨率提升一倍用于检测。 Yolov1的主干网络是作者自己设计的，没有
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2023-11-08 23:56:20
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# Android Studio配置YOLO
## 简介
YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，它能够实时地在图像或视频中检测出多个物体。这篇文章将介绍如何在Android Studio中配置YOLO，并给出相关的代码示例来演示如何使用。
## 准备工作
在开始配置之前，我们需要准备以下工作：
1. 安装Android Studio：在官方网站[ 上下载并
原创
2023-08-27 06:08:59
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Installing Darknet Installing Darknet 1.直接设置使用，编译通过 2. 下载权重测试 3.测试结果： - 区分上下连个命令： -/darknet detect cfg/yolo.cfg yolo.weights data/dog.jpg 结果： 4.设置GPU和
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2017-12-19 21:04:00
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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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ubuntu18.04+CUDA8.0+GTX1080Ti+yolov3+Opencv3.1.0详细配置系统配置：内存：16GiB处理器：Intel Core i7-9700K CPU 3.60GHz*8图形：GeForce GTX1080 Ti/PCle/SSE2GNOME:3.28.2操作系统：64位磁盘：500GB查看gpu驱动版本：sudo nvidia-smiDriver Version
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2024-05-13 09:33:53
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一、ubuntu 18.04 安装显卡驱动安装不知道自己显卡型号的盆友可以这样查看lshw -numeric -C display之后就会显示出来，但是有的显示是以16进制显示的所以需要转换。 我的显示product: NVIDIA Corporation [10DE:2520]转换地址如下转换地址 转换后的显示如下 Name: GA106M [GeForce RTX 3060 Mobile /
AI：OpenCV结合YOLO3目标检测自然世界中的物体，Python实现YOLO (You Only Look Once) 。YOLO的工作原理示意图： 使用yolo做AI目标检测，可使用yolo做好的模型和数据，首先需要到yolo v3的官方github下载cfg，weight，和name分类器。下载连接：https://pjreddie.com/media/files/yolov3
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2023-11-22 17:43:20
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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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准备工作如果你还没有安装NDK：方法（一）下载，然后解压。无需安装。https://developer.android.com/ndk/downloads/index.html#stable-downloads
https://developer.android.com/ndk/downloads/index.html#stable-downloads解压得到android-ndk-r15c目录
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2023-09-15 18:00:36
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OpenCV 早在 3.x版本就涵盖 dnn 模块，使用 OpenCV 能更简别的直接运行已训练的深度学习模型，本次采用在目标检测中最强劲的 Yolo v3进行文件准备yolov3.cfg ，coco.names 与 yolov3.weights，yolov3.weights 可从 Yolo 官网进行下载：下载地址 yolov3.cfg 与 coco.names 在 GitHub 上直接搜寻即可，
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2023-11-01 20:28:12
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文章目录前言Pycharm远程连接AutoDL配置YOLOv5环境获取PASCAL VOC2007数据集训练技巧守护进程（离线训练）自动关机References 前言本文选择使用Pycharm连接AutoDL平台的云服务器（对学生党有优惠福利），连接过程都差不多，连接其他服务器（比如自己课题组的）时可类比进行尝试。另外，本文默认大家已经了解AutoDL的基本使用过程，不熟悉的同学们可以去看官方帮
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2024-01-11 15:01:20
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YOLO系列（v1~v3）的学习及YOLO-Fastest在海思平台的部署（上）YOLO系列（v1~v3）的学习及YOLO-Fastest在海思平台的部署（中）YOLO系列（v1~v3）的学习及YOLO-Fastest在海思平台的部署（下） 文章目录声明4 YOLO-Fastest4.1 工程编译4.1.1 Windows版本（基于Windows 10）4.1.2 Linux版本（基于Kubunt
如果你有什么问题，希望跟我能够一起交流接下来我们进入正题。在YOLO初体验中，应用到了一个后缀名为cfg的文件，在darknet中有一个文件夹，下面有各种各样的cfg文件这些cfg文件都是YOLO的配置文件，负责YOLO所需数据集的训练工作，接下来，给大家详细讲解一下配置文件。讲解配置文件，我以 yolov2-tiny.cfg 文件为例。该文件具体内容如下：[net]# Testing
原创
2022-09-07 10:46:09
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YOLO是什么？YOLO是目标检测模型。目标检测是计算机视觉中比较简单的任务，用来在一张图篇中找到某些特定的物体，目标检测不仅要求我们识别这些物体的种类，同时要求我们标出这些物体的位置。目标检测综述计算机视觉能解决哪那些问题--- 分类、检测、分割分割--语义分割、实例分割（全景分割）显然，类别是离散数据，位置是连续数据。上面的图片中，分别是计算机视觉的三类任务：分类，目标检测，实例分
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2023-12-20 09:49:44
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首先，下载相关的权重文件、配置文件和待检测图像。 链接：https://pan.baidu.com/s/1iX_g4PoeKNP9mNmITniCJg 提取码：0djr1.关于YOLOYOLO是一个深度学习算法，因此它本身不需要任何安装，而需要的是在其中运行算法的深度学习框架。 介绍下与YOLO兼容的3种最常用和已知的框架： *Darknet：这是由YOLO开发人员构建的框架，专门为yolo制作。
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2023-12-06 23:34:54
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搭建yum源仓库一、 搭建本地yum源仓库1. 使用光盘镜像搭建本地yum源仓库2. 配置yum文件3. 加载yum仓库缓存，下载软件测试二、搭建网络yum源1. 使用ftp的方式1.1. 在匿名用户的根目录下创建存放软件包的目录1.2. 挂载光盘文件，并将软件包拷贝到 `/var/ftp/pub/Centos7.9` 目录1.3. 使用客户机测试2. 使用http的方式2.1. 在有光盘镜像文
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2024-09-09 21:33:42
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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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