YOLO系列：YOLOv1,YOLOv2,YOLOv3,YOLOv4,YOLOv5简介
YOLO系列是基于深度学习的回归方法。
RCNN， Fast-RCNN，Faster-RCNN是基于深度学习的分类方法。
YOLO官网： https://github.com/pjreddie/darknetgithub.comYOLO v.s Faster R-CNN1.统一网
环境
python 3.6
tensorflow==2.0.0
opencv-
python数据说明
yolo的统一数据使用xml文件：要求filename与图片文件名字一致，最好与xml文件同名。<annotation>
<filename>6.jpg</filename>
<size>
<width>940</width>
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2024-07-16 14:17:14
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文章目录1. 动机2. 方法2.1 改进2.2 联合多个数据集的训练机制3. 总结 1. 动机 当前大部分的目标检测模型都只能检测很少的类别，这主要是受到数据集的影响。相较于分类和tagging任务的数据集，目标检测数据集规模小，比如样本数量，类别等。所以在YOLOv2的论文里面，作者不仅提出了一个升级版本的YOLO，最主要的贡献是还提出了一个联合多个图片分类的数据集和目标检测数据集训练目标检测
这里写自定义目录标题yaml文件超参数优化策略 yaml文件模型深度&宽度nc: 3 # 类别数量
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple
width_multiple: 0.50 # layer channel multipledepth_multiple：控制子模块数量=int(number*depth)width_multipl
文章目录前言1. 数据集准备2. 划分数据集3. 生成datasets.txt文件4. 基于数据集制作训练的datasets.yaml文件
前言平时我们在使用YOLOv5、YOLOv7官方模型进行魔改训练的时候，一般不会用到COCO2017等这样的大型数据集，一般是在自己的自定义数据集或者是一些小的开源数据集上进行调试，这时候就要涉及到数据集的问题。这里我就VOC格式的数据集如何转成YO
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2024-09-26 09:51:27
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本文yolov3的代码是阅读的https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 本文yolov4的代码是阅读的https://github.com/bubbliiiing/yolov4-keras 首先声明：yolov3和yolov4的样本划分原则是不同的，只是作者用的这两个代码中划分规则相同。实际具体哪里不同，大家自行搜索吧。 先引用别人的一段话： “正/负/忽略样本
前期一直没有时间跑YOLOv7源码，今天对YOLOv7在NWPU-10遥感图像数据集上进行实验测试，现将实验训练以及评估过程分享如下，希望对大家有帮助。为了客观分享，我对整个过程进行了截图，能够让大家看到我的实验参数以及实验设置。先说结论，珍惜时间。一、结论 训练过程用了0.55个小时，得到的权值文件为11.77MB，mAP为89.3%，与YOLOv5s对比来看，YOLO
作者丨nihate审稿丨邓富城编辑丨极市平台导读 作为ncnn推理框架里唯一一款做实例分割的模型，yolact也展现出了它的魅力，实现端到端一阶段完成实例分割且运行速度快。本文为作者上手编写的一套使用opencv部署YOLACT做实例分割的程序，程序包含C++和Python两种版本，附相关代码地址。YOLACT，全称为：You Only Look At CoefficienTs，从标题可
1、其物体分类工程的样本增强功能很强大，比caffe的好很多，下面是对训练工程的样本预处理代码进行解析，其代码入口在data.c文件，其代码如下：matrix load_image_augment_paths(char **paths, int n, int min, int max, int size, float angle, float aspect, float hue, float sa
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2024-09-25 21:39:21
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前言实例分割可以分为两类，一类为two-stage方法，即先检测后分割；另一类为one-stage方法，将检测与分割作为并行任务同时进行，其中包括anchor-based方法与anchor-free方法。yolact属于one-stage方法中的anchor-based方法。该方法主要采用两个并行的分支实现one-stage检测与分割。两个分支分别为：(1)Prediction Head分支生成各
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2024-10-06 12:50:31
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mAP指标回顾
YOLOv3计算mAP指标，分为两步：一、对测试集生成检测结果文件：./darknet detector valid cfg/voc.data cfg/yolov3.cfg results/yolov3.weights -out [文件名] -thresh .5此命令输出的 .txt 文件会按照类别名称存放在results 下，比如：以三类别为例（airplane，
1. VOC数据集VOC数据集格式如下（以2007为例）： 其中JPEGImages文件夹存放图片，Anootations下放的是标注框的信息，格式为xml；但YOLOv5所需要的格式为txt，且txt内容格式为：id x_center y_center w h，且都是标准化（0~1之间）后的值，所以需要做相应
网络架构首先第一步拿到448*448*3的固定图片大小，固定值不代表只能检测固定大小的东西，固定值的意思只是把图片resize到固定值，图片里面的物体的坐标都会做相应的改变，还是可以映射到原始的输入数据当中。但是由于训练只训练了一个448*448*3的图片，这也是yolov1版本的局限，输入图片大小被限制住了，在后续的改进版本中可以把输入图片的大小做一些改变。yolov1有全连接层，所以必须做一个
YOLO——You Only Look Once(one-stage-detection)该算法把物体检测问题处理为回归问题，用一个卷积神经网络就可以从输入图像直接预测bounding box 和类别概率。YOLO的基础模型可达到实时检测，每秒可达45帧。小型网络版本，Fast YOLO，可达155帧每秒。 YOLO会出现定位错误，但是很可能将background预测错误。 R-CNN方法使用区域
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2024-07-06 09:20:05
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前言当我们谈起计算机视觉时，首先想到的就是图像分类，没错，图像分类是计算机视觉最基本的任务之一，但是在图像分类的基础上，还有更复杂和有意思的任务，如目标检测，物体定位，图像分割等，见图1所示。其中目标检测是一件比较实际的且具有挑战性的计算机视觉任务，其可以看成图像分类与定位的结合，给定一张图片，目标检测系统要能够识别出图片的目标并给出其位置，由于图片中目标数是不定的，且要给出目标的精确位置，目标检
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2024-05-21 06:37:49
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图像分类参考链接1.前言2.K近邻与KMeans算法比较KNN原理和实现过程(1) 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离：(2) 按照距离递增次序排序(3) 选取与当前点距离最小的k个点(4) 确定前k个点所在类别的出现频率(5) 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类 1.前言传统的图像分类通常包括以下步骤：特征提取：通过一系列的特征提取算法从图像中提取出代表图像信息的特征向
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2023-08-05 20:06:36
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如果需要检测到图像里面的边缘，首先我们需要知道边缘处具有什么特征。对于一幅灰度图像来说，边缘两边的灰度值肯定不相同，这样我们才能分辨出哪里是边缘，哪里不是。因此，如果我们需要检测一个灰度图像的边缘，我们需要找出哪里的灰度变化最大。显然，灰度变化越大，对比度越强，边缘就越明显。那么问题来了，我们怎么知道哪里灰度变化大，哪里灰度变化小呢？导数，梯度，边缘信息在数学中，与变化率有关的就是导数。如果灰度图
作者：chen_h 自从 Alex Krizhevsky, Geoff Hinton, and Ilya Sutskever 成为了 ImageNet 2012 冠军之后，CNN 已经变成了图像分割的标配。实际上，从那时起，CNN 已经在 ImageNet 挑战上面战胜了人类。虽然这些分类结果令人印象深刻，但是比真实的人类视觉理解还是要简单很多。在分类中，通常我们会把图像中一个单一对象作为分类
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2024-08-12 11:43:13
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图像内容分类1 K邻近分类器（KNN）1.1 一个简单的二维示例1.2 用稠密SIFT作为图像特征1.3 图像分类：手势识别2 贝叶斯分类器2.1 用PCA降维3 支持向量机scikit-learn中的SVM 本章介绍图像分类和图像内容分类算法。首先，我们介绍一些简单而有效的方法和目前一些性能最好的分类器，并应用他们解决两类和多分类问题，最后展示两个用于手势识别和目标识别的应用实例。 1 K邻
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2023-07-10 12:48:00
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一.项目描述数据集来源于kaggle猫狗大战数据集。训练集有25000张，猫狗各占一半。测试集12500张。希望计算机可以从这些训练集图片中学习到猫狗的特征，从而使得计算机可以正确的对未曾见过的猫狗图片进行分类。这就是图像分类问题，计算机视觉研究领域之一，计算机通过学习图像本身的特征将不同类别的图像区分开来。二.评价指标二分类评价指标 binary_crossentropy：交叉熵ŷ i是样本标
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2023-08-14 20:14:16
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