python使用yolov3/yolov3-tiny训练好的权重文件.weights进行行人检测，批量测试自定义文件夹下的图片并输出至指定文件夹目录一、写在开头最近在做毕业设计，研究的是目标识别与追踪，前段时间打算只用opencv识别个简单的目标就算了，但参考着论文硬着头皮撸了一星期的图片预处理，到了后面的识别部分，实在做不下去了，太南了！也不知道怎么具体去改其中的一些参数(数学不太好，害...)
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2024-07-29 17:26:26
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Contents1 前言2 Darknet-53网络结构3 输入图片Resize4 YOLOv3的损失函数4.1 真实框4.2 预测框4.3 具体的损失函数5 把需要的论文、代码和权重文件带走 1 前言 个人感觉YOLOv3论文写的真的很随意，首先大家可以感受下。作者在Introduction中是这样开头的："Sometimes you just kinda phone it in fo
yolo配置文件的参数说明和reorg层的理解！ 原创
2017年09月19日 17:31:50
1、yolo V2配置文件的说明：
1. [net]
2. batch=64 每batch个样本更新一次参数。
3. subdivisions=8 如果内存
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2024-10-25 09:45:51
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一、回顾YOLOV1和YOLOV2的骨干网络 在YOLOV1中，输入数据为448x448x3，经过骨干网络后，最后输出7x7x30大小的矩阵。表示为一个输入图片被划分为7x7的网格，每一个网格输出2个BBOX，每一个BBOX有4个位置参数，1个置信度参数，每一个网格还有20个标签分类概率。故总的大小为7x7x(2x5+20)。在YOLOV2中，输入数据为416x416x3，通过Darknet-19
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2024-10-16 14:20:44
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开发前准备在这里先梳理一下整个脚本开发用到的东西：python解释器 / 3.7.4版本pycharm / 版本随意pytorch / 最好10.2版本 / 11.3版本yolov5代码文件 / 6.0版本anaconda / 版本随意一、虚拟环境的创建该部分会用到anaconda prompt，具体操作如下：如图所示，打开anaconda prompt后默认的环境会在base环境下 所以我们需要
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2024-08-08 20:21:56
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yolov7代码仓库：GitHub - WongKinYiu/yolov7: Implementation of paper - YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors本人认为yolov7有三个重要的配置文件第一个是cfg→training下面的yolov7
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2024-08-13 08:44:03
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本篇博客主要是对于train文件以及yolov5s.yaml文件进行讲解，yolov5代码虽然一直有在更新但整体的框架基本相似。1.Usage该部分是作者的一个说明。 第一行表示我们传入的data数据集是coco128数据集，权重模型是yolov5s模型，–img表示图片大小640，第二行与第一行的主要区别在于，第一行是在加载yolov5s的权重基础上进行训练，而第二行是在配置yolov5s网络结
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2024-05-15 08:52:03
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2、训练YOLOV5前的准备工作2.1学习第四步对应的和B站2.2数据集下载2.3YOLOV5源代码下载2.4权重文件yolov5s.pt下载2.5放置划分好的数据集和权重文件2.6修改我们需要的数据.yaml文件2.7修改我们需要的模型.yaml文件2.8修改我们的train.py文件2.9修改我们的datasets.py文件3、开始我们的bug解决之旅3.1运行requireme
先放本人准备的资源：（不定期更新，上次更新时间：2023/9/6）katago引擎(v1.13.0，GPU，windows)+权重压缩包。阿里云盘下载 权重是目前katago自对战评级的顶级版本之一（kata1-b18c384nbt-s7192213760-d3579182099）。sabaki安装包(v0.52.2，windows)，自带中文。阿里云盘下载
以上资源分别来自开源地址：
https
前言本次是2024.0429最新更新。YOLOv8经过一年的沉淀，也已经逐渐成熟。YOLOv8论文还没出，猜测U神团队没打算写论文。目前最新的论文是YOLOv9，但v9需要的算力太高了，普通人还是抱以欣赏态度吧。代码下载目前最新版本的YOLOv8公开版是8.2.0版本 官方Github下载地址：https://github.com/ultralytics/ultralyticsYOLOv8结构图图
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2024-07-18 08:47:04
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Contents1 绪论2 Better3 Faster（从网络框架角度）4 Stronger YOLOv2的论文全名为YOLO9000: Better, Faster, Stronger，是对于yolov1的改进。1 绪论 这篇论文的主要工作有：使用一系列的方法对YOLOv1进行了改进，在保持原有检测速度的同时提升精度得到YOLOv2；提出了一种目标分类与检测的联合训练方法，同时在CO
YOLOv1基本原理： YOLO将输入图像分成SxS个格子，若某个物体 Ground truth 的中心位置的坐标落入到某个格子，那么中心位置所在的这个格子就负责检测出这个物体。 1. 将输入图像分成SxS grid，原作者论文中取S=7，即分成7*7 grid。2. 对于每个网格，产生两种候选框
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2024-10-19 12:26:54
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YOLOv5一、输入端1. Mosaic数据增强：CutMix 数据增强：随机生成一个裁剪框Box，裁剪掉A图中的相应位置，然后用B图相应位置的ROI放到A中被裁剪的区域中形成新的样本。采用加权求和的方式计算损失，将A区域中被cut掉的位置随机填充训练集中其他数据的区域像素值，分类结果按一定比例分配。Mosaic数据增强：对四张图片进行拼接，每一张图片都有其对应的框框，将四张图片拼接之后就获得一张
提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 主题如何下载代码，就不过多交代，网上都有，这里我们直奔主题，在对下载后的压缩包进行解压后，整个项目的文件结构入下图所示：1 .github文件夹.github文件夹打开后有两个文件夹如下图所示：这两个文件夹我也不知道有什么作用，因为在用的过程中没有涉及到这两个文件，所以也没有太关注。
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2024-06-13 21:49:14
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在新的YOLO5代码中，其中的超参数设置文件已经变成了5个，如下：放在data文件夹下得hyps文件夹中。 作者对于这些文件的解释如下：这是什么意思呢？可以翻译为中文看看：这样是不是就比较清楚了。这个文件的调用命令在train.py里面，如下： 那么我们接下来看看这个 hyp.scratch-med.yaml超参数设置文件里面都有些什么内容吧。#YOLOv5 ? by
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2024-03-27 14:06:21
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YoloV3学习笔记（三）： 文章目录YoloV3学习笔记（三）：1.训练部分2.侦测部分代码 直接上代码：1.训练部分 因为我们最后输出的是N 24 H W的格式，其中24 = 3×8 8表示：置信度，回归，分类 置信度采取：二分类交叉熵 回归采取：BCE 分类采取：多分类交叉熵 3表示：3个框。from torch import nn,optim
import
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2024-09-13 13:55:34
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YOLO2训练小记： 用了600张图像，制作训练集，设置batch = 30，subdivisions = 6, 设置每10个batch后就输出一个中间模型，我把yolo-voc_20.weights，yolo-voc_30.weights，yolo-voc_40.weights分别test，y
文章目录yolo配置文件以及训练时各参数的含义 yolo配置文件以及训练时各参数的含义[net]
# Testing ### 测试模式
# Training ### 训练模式
# batch=64
# subdivisions=16
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如果你已经有了一个 YOLOv5 的模型权重，要使用新的图像数据进行优化，您可以使用以下方法来获得新的模型权重： 1.重新训练模型：将新的图像数据与原有的图像数据一起作为训练数据，以更快的速度重新训练模型。 2.增量式学习：在原有的模型权重的基础上，通过训练新的图像数据来进行更新。 3.迁移学习：使用一个预先训练的模型作为初始权重，并对其进行微调，以快速适应新的图像数据。迁移学习（Trans
1、代码下载代码链接： https://github.com/ultralytics/ultralytics权重链接： https://github.com/ultralytics/assets/releases注意：YOLOv8在代码仓库的名字叫作ultralytics，而并非yolov8下载：点击右上角的绿色Code按钮，再点击Download，即可完成代码下载解压之后添加到pycharm工程
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2024-08-21 22:07:20
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