-------------------------------------------------------------------------------------------------训练心得 1. 在yolo中训练时，修改源码文件detector后需要make clean 后重新make，修改cfg文件后不需要 2. 很多博客中会要求修改src中的yolo.c文件，其实那是早期的版
升级win10，结果电脑磁盘占用率，嗖嗖嗖的往上涨……但是，电脑操作却开启了“慢动作”模式，你的每一步操作，它都不想让你牢牢看清楚…… 而出现这种高CPU的情况，主要原因可以分为以下2点：第一：电脑的配置相对较低！Win10系统，对于电脑配置是有要求的，微软官方公布要求如下：所以，如果你的电脑配置不太适合，那么升级win10就无法完全适配，就会出现Windows运行卡顿，严重影响电脑正常
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2024-05-09 18:22:57
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运行train.py下载的是yolov5-v5版本1、把模型文件的压缩文件上传到colab 2、!unzip /content/yolov5-5.0.zip解压缩 3、%cd /content/yolov5-5.0转移到当前文件夹 4、!pip install -r requirements.txt安装所有需要的库 5、打开画学习曲线的tensorboard工具 所有的训练loss等结果都会记录在
继caffe-fasterrcnn后，又一个yolo-darknet的配置教程，希望可以帮助大家。注意：1、请严格按照我提供的安装顺序安装，即ubuntu-opencv2.4.10-darknet-cuda7.5-darknet-test2、有些您复制的终端命令如果不能在终端运行，请注意英文全角半角问题，您可以将命令输入终端，无须复制粘贴命令 第一部分：Ubuntu14.04桌面版下载及
配置g++6而libtorch-gpu-1.6.0+cuda92+gcc6libtorch-gpu版本下载参考上一篇历史libtorch下载路径（自用）-CSDN博客本机原本为cuda9.0，但是配套的libtorch-gpu只有1.0.0-1.1.0版本支持cuda90，同时gcc版本要求为5，所以升级cuda版本，进行多个cuda版本管理。因为cudnn版本似乎9.0和9.2是一致的，所以偷懒
Darknet在GPU上运行可以得到500倍的提速，编译使用GPU要求显卡是Nvidia卡并且正确安装了CUDA。GPU环境下的编译配置都是在 /darknet/Makefile 文件中定义的，GPU环境的编译有3点更改需要注意。
1. 更改Makefile前两行GPU和CUDNN的配置：
GPU=1CUDNN=1
2. 更改CUDA的路径48~51行，在"ifeq ($(GPU), 1)"
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2017-11-17 21:23:00
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【导读】近日，英伟达悄悄地发布了TensorRT 8，BERT-Large推理仅需1.2毫秒！同时还加入了量化感知训练和对稀疏性的支持，实现了性能200%的提升。项目已开源。2019年黄仁勋在GTC China正式发布了TensorRT 7，并称其是「我们实现的最大飞跃」。然而今年TensorRT 8的发布却十分低调。相比于7.0，TensorRT 8可以说是实现了2倍的性能提升。1.在1.2毫秒
一些不错的资源：一张图梳理YOLOv4论文Yolov4论文翻译与解析YOLOV4 论文原理 模型分析 机器学习36：YOLOV4相关理论知识整理网络结构：注意5，9，13为进行最大池化时的卷积核尺寸，其余的均为特征图尺寸。骨干网络：CSPDarknet找出输入网络分辨率、卷积层数量、参数量和层输入数量四者之间的最优平衡。Neck：SPP，PAN挑选能够增加感受野的额外块（additional bl
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
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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1.安装Anaconda3 要点：All users, Add lib to system path cmd -> "conda -V" >>>4.10.1 2.安装Pycharm 3.创建虚拟环境 anaconda -> "conda create -n yolov5 python==3.8" -> "y" 【yolov5可以自己改！】 4.打开虚
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2024-03-03 09:04:48
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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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目录一、环境安装测试二、数据集训练2.1 yaml配置2.1.1 数据集配置文件2.1.2 模型配置文件2.2 VisDrone数据集训练实战2.2.1下载数据集2.2.2 label转yolov52.2.3 训练 2.2.4 可视化三、改成ROS节点四、 加速训练4.1 训练预热 Warmup4.2 余弦退火调整学习率 4.3 自动计算锚框4.4 超参数进化4.5 自动混合
YOLO配置文件理解[net]
batch=64 每batch个样本更新一次参数。
subdivisions=8 如果内存不够大，将batch分割为subdivisions个子batch，每个子batch的大小为batch/subdivisions。
YOLOV5项目复现一、YOLOv5 实现检测1.1 下载源码1.2 下载官方模型(.pt文件)1.3 配置虚拟环境1.4 进行测试二、YOLOV5 实现训练2.1 首先是准备数据集2.2 文件修改2.2.1 修改数据集方面的yaml文件2.2.2 修改网络参数方面的yaml文件2.2.3 修改train.py中的一些参数2.3开始训练2.4 ？三、个人对于yolov5的看法 首先说一下软硬件配
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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概述第一，在保持原有速度的优势之下，精度上得以提升。VOC 2007数据集测试，67FPS下mAP达到76.8%，40FPS下mAP达到78.6%，可以与Faster R-CNN和SSD一战第二，提出了一种目标分类与检测的联合训练方法。通过这种方法，YOLO9000可以同时在COCO和ImageNet数据集中进行训练，训练后的模型可以实现多达9000种物体的实时检测。速览YOLOv1步骤(1) 将
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
