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# Testing 初始batch参数要分为两类，分别为训练集和测试集，不同模式相应放开参数，#为注释符号
#batch=1
#subdivisions=1
# Training
batch=64 一批训练样本的样本数量，每batch个样本更新一次参数
subdivisions=8 batch/subdivision
从零开始写一个武侠冒险游戏-8-用GPU提升性能(3)----解决因绘制雷达图导致的帧速下降问题作者:FreeBlues修订记录
2016.06.23 初稿完成.2016.08.07 增加对 XCode 项目文件的说明.概述现在轮到用 mesh 改写那个给性能带来巨大影响的状态类了, 分析一下不难发现主要是那个实时绘制并且不停旋转的雷达图拖累了帧速, 那么我们就先从雷达图入手.开始我感觉这个雷达图
转战米国，经过一段时间的调整和适应，终于有时间整理下最近做的一个项目。从infra到云到大数据到AI，各个领域都应该保持学习，技术的道路从来都不是一帆风顺。1. 场景介绍MOBA玩家都比较熟悉不论是DOTA2还是LOL，游戏内会有minimap，为玩家提供位置、视野及信号等信息，帮助对局势进行判断。假设我们在一个非直播的比赛数据页面，通过小地图的数据，一方面帮助高玩在没有流量的情况下也能合理分析比
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2024-05-10 17:23:55
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确定自己配好yolov3的环境了，跑官方的例子也成功后，现在考虑自己的数据。首先确定自己cuda环境是否设置好了（我自己是重新加了环境变量，具体请百度）。 按着官方教程顺序来吧。1在darknet-master\build\darknet\x64目录下，复制一个yolov3.cfg，另存为yolo-obj.cfg。打开yolo-obj.cfg（用notepad、vscode之类的），需要做一些修改
秀肌肉：官方版的YOLOv7相同体量下比YOLOv5精度更高，速度快120%（FPS），比 YOLOX 快180%（FPS），比 Dual-Swin-T 快1200%（FPS），比 ConvNext 快550%（FPS），比 SWIN-L快500%（FPS）。在5FPS到160FPS的范围内，无论是速度或是精度，YOLOv7都超过了目前已知的检测器，并且在GPU V100上进行测试， 精度为56
TensorRT Inference引擎简介及加速原理简介简介TensorRT加速原理TensorRT直接支持的层TensorRT--8-bit Inference结果 简介最近在做CNN卷积神经网络量化方面的工作，查阅资料发现TensorRT有新颖的思想，记录学习的知识，如有问题请指教！TensorRT是NVIDIA 推出的一款基于CUDA和cudnn的神经网络推断加速引擎(C++库)。相比于
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2024-03-21 14:53:24
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上一篇：Jetson AGX Xavier安装torch、torchvision且成功运行yolov5算法下一篇：Jetson AGX Xavier测试YOLOv4一、前言 由于YOLOv5在Xavier上对实时画面的检测速度较慢，需要采用TensorRT对其进行推理加速。接下来记录一下我的实现过程。二、
对相互靠近的物体，以及很小的群体检测效果不好，这是因为一个网格只预测了2个框，并且都只属于同一类；对不常见的角度的目标泛化性能偏弱；定位不准确，尤其是大小物体的处理上，还有待加强；端对端网络在前期训练时非常困难，很难收敛；预训练的输入224x224，预测的输入448x448，模型需要适应图像分辨率的改变；YOLOv2的改进：1、Batch Normalization(批归一化）对网络的
作业主要内容此次培训作业主要包括：1.yolo原理的了解 2.环境的配置 3.labellmg的安装与使用 4.对yolo代码的一些解析一、yolo原理的了解yolo原理的基本了解二、环境的配置1.NVIDIA驱动的安装与更新查找自己的显卡型号，步骤为：此电脑右击–>管理–>设备管理器–>显示适配器。就可以看到电脑显卡的版本，到官网进行驱动更新。 官网链接：在这 仔细根据自己的电
使用YOLOV5进行垃圾满溢检测1. 数据收集1.1 数据来源1.2 以“垃圾桶”为关键字在百度中爬取图片1.3 代码使用说明2. 数据标注2.1 标注工具的安装2.2 labelimg使用3. YOLO代码准备3.1 代码下载3.2 创建自己的参数配置文件3.3 训练3.4 实验数据保存4. 对单张图像或者视频进行检测4.1 使用detect.py，参数如下4.2 测试图像输入4.3 测试视频
Yolo算法笔记 目标检测方法yolo（You only look once），看一眼就可识别目标。与R-CNN比，有以下特点（Faster-RCNN 中RPN网络吸取了该特点）：速度很快看到全局信息，而非R-CNN产生一个个切割的目标，由此对背景的识别效率很高可从产生的有代表性的特征中学习。流程:以PASCAL VOC数据集为例。1. 输入448X448大小的图片
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2024-07-04 16:05:26
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YOLOV5训练过程CUDA 和cuDnnan 安装教程windows上安装可以参考这篇知乎文章数据集准备自己准备数据集可以使用 labelImg 工具，直接 pip install labelimg 就可以安装了。 命令行中输入 labelImg 就可以运行标注数据的输出结果有多种过格式，VOC 、COCO 、YOLO等。数据组织先放目录树，建议先按照下面的目录格式，准备数据集。└─VOCdev
YOLO 训练自己的数据-darknet的实现安装darknet darknet官网都有很详细的步骤：https://pjreddie.com/darknet/yolov2/如果你用的是ubuntu，可以打开终端，在终端输入以下几行代码。我自己是在ubuntu上进行的。第一行是下载darknet的包，解释一下，用darknet训练的好处就在于，你不需要过多的操心网络的结构，损失
摘要：该文提出一种“网路扩展(Network Scaling)”方法，它不仅针对深度、宽度、分辨率进行调整，同时调整网络结果，作者将这种方法称之为Scaled-YOLOv4。由此得到的YOLOv4-Large取得了SOTA结果：在MS-COCO数据集上取得了55.4%AP(73.3% AP50)，推理速度为15fps@Tesla V100；在添加TTA后，该模型达到了55.8%AP(73.2%AP
文章目录1. 依赖类库2. 相关下载(可跳过本步,依据后面步骤按需下载)3. 源码调试3.1 下载源码3.2 下载预训练模型3.3 下载数据集4. 运行代码4.1 用VSCode打卡项目文件夹4.2 运行测试代码5. 问题5.1 若提示页面文件太小，无法完成操作，则需要调高虚拟内存大小。5.2 若提示错误：BrokenPipeError，将utils/datasets.py的87行的num_wo
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2024-10-18 07:17:49
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c/c++开发环境下YOLO4的配置方法和试运行本次试验配置环境如下:opencv 4.0 (踩坑警告: 推荐优先将其配置为系统变量)yolo4 下载官网: git clone https://github.com/pjreddie/darknet.gitCMAKE cmake-3.12.2-win64-x64cuda cudnn&nbs
（转）ubuntu18.04下darknet的yolov3测试以及评价指标yolov3测试及评价训练可视化（Avg_loss Avg IOU）方法一方法二第一步、格式化log第二步、绘制loss第三步、绘制Avg IOU批量测试第一种、生成测试集的txt文件命令如下执行命令第二种、一、生成测试集的测试图片1）替换detector.c2）修改detector.c3）make4）开始批量测试AP，m
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2024-10-23 11:12:52
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1. 根目录下建立makeTxt，并运行import os
import random
trainval_percent = 0.9
train_percent = 0.9
xmlfilepath = 'data/Annotations'
txtsavepath = 'data/ImageSets'
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)
num = len(t
2022年7月，YOLOv7来临， 论文链接：://arxiv.org/abs/2207.02696 代码链接：://github./WongKinYiu/yolov7 在v7论文挂出不到半天的时间，YOLOv3和YOLOv4的官网上均挂上了YOLOv7的链接和说
Intel CPU在运行视觉导航等算法时实时性要优于Nvidia等平台，如Jetson Tx2，NX。而Nvidia平台在运行深度学习算法方面具有很大优势，两种平台各有利弊。但是，Intel OpenVINO的推出允许NUC平台实时运行深度学习模型，如目前最流行的目标检测程序Yolov5，这样就太好了，仅使用Intel无人机平台就可以完成各种任务。本教程将教你用Prometheus在Intel无人
