YOLOv5的正负样本匹配策略关于YOLOv5的正负样本匹配策略网上已经有很多参考资料了，推荐大家先看一下这一篇： 这位博主讲得十分详细了，我这里结合我个人的一些理解对YOLOv5的正样本匹配策略进行一些补充：正样本匹配步骤首先我们需要理解yolov5网络的预测特征图包含三个尺度，80 * 80、40 * 40和20 * 20。我们可以看成是80 * 80、40 * 40、20 * 20的grid
前面我们说到了如何基于自己数据集训练，感兴趣的小伙伴可以去看下。。。我们得到了pt文件之后需要将他转换为ONNX，之后在对ONNX进行相应的部署，能完整的部署的前提是我们需要导出完整的ONNX。目录1、training和deploy的区别2、deploy导出ONNX3、training导出ONNX 3.1 不更改代码导出的ONNX转换为engine模型3.2 更改之后的ONN
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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Lua调用C语言：C语言函数的原型必须为：int C_Func(lua_State* L);其中L为lua的状态机，返回值为返回给lua脚本的返回值的个数。方法一：利用lua_register函数，通过lua_register函数将被调用的C语言函数注册到Lua中，然后再Lua中就可以被调用了如下：Main.c: int C_Func(lua_State* L)
{
printf("C_Fun
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2024-04-07 08:36:25
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目录step1 制作数据集step2 训练模型step3 测试step4 可视化训练日志 Darknet深度学习框架是由Joseph Redmon提出的一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架，具体的环境搭建可以参考之前写的一篇文章： 基本环境搭建成功后，就可以使用自己制作的数据集训练自己的yolo模型了。文中出现的使用的已标注好的数据集来自：step1 制作数据集1、 （1）按照 中制作数据集
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2024-06-04 17:05:34
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文章目录摘要1.网页功能与效果2.绪论2.1研究背景及意义2.2 国内外研究现状2.3 要解决的问题及其方案2.3.1 要解决的问题2.3.2 解决方案2.4 博文贡献与组织结构4原理与代码介绍4.1 YOLOv8算法原理4.2模型构建4.3训练代码5. 实验结果与分析5.1 训练曲线5.2混淆矩阵5.3 YOLOv8/v7/v6/v5对比实验6. 系统设计与实现6.1 系统架构概览6.2 系统
YOLO系列简单学习
网络细节资料很多，不做赘述，主要总结演化思路和解决问题。一、YOLO1、网络简介YOLO网络结构由24个卷积层与2个全连接层构成，网络入口为448x448(v2为416x416)，图片进入网络先经过resize，输出格式为： 其中，S为划分网格数，B为每个网格负责目标个数，C为类别个数。B表示每个小格对应B组可
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2023-12-20 17:50:30
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代码加数据python train.py
原创
2023-01-12 23:52:31
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大部分人使用Python中的代码格式化工具时都会选择autopep8之类的工具，这些工具可能有一定的局限性，比如不会重新格式化已经符合 PEP8 的代码。而本文即将介绍的 Yapf，不仅能将代码格式化为符合 PEP8 代码指南的格式，还能格式化为符合 Google 代码指南的格式，可选项更多，让你的代码更加漂亮。1.准备请选择以下任一种方式输入命令安装依赖：1. Windows 环境 打开 C
参考上图，由于σ函数将约束在(0,1)范围内，所以根据上面的计算公式，预测边框的蓝色中心点被约束在蓝色背景的网格内。约束边框位置使得模型更容易学习，且预测更为稳定。6)passthrough层检测细粒度特征passthrough层检测细粒度特征使mAP提升1。对象检测面临的一个问题是图像中对象会有大有小，输入图像经过多层网络提取特征，最后输出的特征图中(比如YOLO2中输入416*416经过卷积网
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2023-11-18 18:46:40
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YOLO的主要特点：速度快，能够达到实时的要求。在 Titan X 的 GPU 上 能够达到 45 帧每秒。使用全图作为 Context 信息，背景错误（把背景错认为物体）比较少。泛化能力强。 大致流程：Resize成448*448，图片分割得到7*7网格(cell)CNN提取特征和预测：卷积不忿负责提特征。全链接部分负责预测：a) 7*7*2=98个boundin
1 网络结构1）结构 YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接。单看网络结构的话，和普通的CNN对象分类网络几乎没有本质的区别，最大的差异是最后输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测bounding box的位置（数值型），而不仅仅是对象的概率。2）输入和输出的映射关系 3）输入 输入就是原始图像，唯一的要求是缩放到448*448的大小。主要是因为YOLO的网络中
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2024-04-09 13:28:30
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0 前言在前面一段时间一直在研究Faster R-CNN，对YOLO系列没有太深入了解，由于现在需要将检测网络用于工程应用，所以决心重新去深入理解YOLO系列算法。1 正文1.1 网络输入上图就是Yolo V1的网路结构图，看起来很简单，原图片---卷积----全连接---输出，首先Yolo V1的输入是固定的448×448，这是因为在检测网络中全连接层是固定的，那么倒推回去输入图片也就是固定的了
YOLO环境部署 一、基本环境搭建 第一步 显卡驱动查看 WIN+R键 进入命令终端 输入 nvidia-smi 如果没有CUDA和CUDNN请自行安装，直接在NVIDIA官网下载即可 需要特别注意！！！CUDA版本和Pytorch版本以及Python版本是有一一对应关系的，一定要确保版本是相互包容 ...
# 如何实现Java YOLO模型
## 一、整体流程
首先，我们需要明确整个实现Java YOLO模型的流程。下面是一个简单的表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------|
| 1 | 下载YOLO模型权重文件 |
| 2 | 加载权重文件到Java程序
原创
2024-04-08 06:08:17
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文章目录一、YOLOV3概述1. YOLOV3特点2. 改进之处4. 边框预测5. 优缺点6. 统一网络二、数据集1. VOC数据集 Pascal VOC（Pascal Visual Object Classes）2. COCO数据集 Microsoft COCO(Common Objects in Context)3. Object Instance 类型的标注格式4. polygon格式5.
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2024-10-24 09:18:06
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文章目录前言一、环境搭建二、测试三、训练3.1 下载数据集3.2 在./lib/config/default.py中修改相关参数四、模型评估五、可能遇到的报错5.1 测试视频报错 IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0; dimension is 1536 but corresponding
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2024-07-06 09:20:26
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yolov4的网络模型主要分为4个部分1. 主干特征提取网络，CSPDarkent53相比 yolov3的Darknet53， yolov4的CSPDarknet53网络有如下特点1.1 Msih激活函数Mish = x * K.tanh(K.softplus(x)) 其中：softplus = ln(1 + e^x)Mish激活函数在输入是负值的时候并不是完全截断，允许负梯度的流入，保证了信息
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2023-10-11 07:20:50
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一、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，用来在一张图片中找到特定的物体，目标检测不仅要求对物体的种类进行识别，同时要求我们对物体的位置进行标记。而且YOLO相比于以往的带有建议框的神经网络，速度大有提升。类别是离散数据，位置是连续数据。二、yolo的原理 目标 我们的目的是找出一张图片上物体的位置和种类，这其中包含5个信息：物体的中心位置（x，y），物体
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2023-11-07 04:41:17
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这里的YOLO是指YOLO v1算法。一、YOLO主要思想（key idea）：将物体检测这个问题定义为bounding box和分类置信度的回归问题。将整张图像作为输入，划分成SxS grid（7×7网格），每个cell（格子）预测B个bounding box（x, y, w, h）及对应的分类置信度（class-specific confidence score）。分类置信度是bounding
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2024-01-05 20:03:27
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