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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文章目录前言一、源码二、安装依赖包1.运行安装脚本2.安装成功显示如下信息三、安装apex1.安装报错解决方法2.安装报错解决 方法1解决方法2四、安装pycocotools五、验证环境检测结果：看到下图说明环境没有问题了六、数据集七、修改配置1、 修改类别个数2、修改类别3、修改数据集目录参考链接 前言YOLOX 是旷视开源的高性能检测器。旷视的研究者将解耦头、数据增强、无锚点以及标签分类等目
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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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
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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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
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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YOLO源于2016年收录于cs.CV中的论文《You Only Look Once:Unified, Real-Time Object Detection》只需看一眼：统一实时的目标检测。YOLO是目标检测速度提升的里程碑，虽然精度不如R-CNN系列模型，但比其它模型快几倍的速度，使目标检测技术可以应用在更多的场景之中。之前的系统一般将目标检测重定义成分类问题，YOLO则将其看做回归问题，先圈出
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2024-07-03 02:23:47
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目录一、继承二、选择器的权重三、像素和百分比四、em和rem五、RGB值六、HSL值一、CSS三大特性三个非常重要的特性：层叠性、继承性、优先级 层叠性主要是解决样式冲突的问题 继承性：子标签会继承父标签的某些样式，子元素可以继承父元素的样式（text-, font-, line- 这些元素开头的可以继承，以及color属性）  
对于现在的最好的检测系统来说，yolo_v1 的问题主要出现在两方面，也就是：（1）yolo_v1存在大量的错误；（2）yolo_v1 的 召回率(recall) 比较低。***科普时间***：准确率(accuracy) ：预测对的/所有 = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN)精确率(precision)：这个概念是针对预测结果而言的，表示的是预测结果中的正例中有多少本身就是正
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2024-06-25 18:33:19
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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
