之前一篇介绍了yolov2-Tiny在darknet下训练，之后转化为caffe下，最终转换到ncnn下： 这一篇将记录一下我和师兄继续踩坑android，对于不会安卓，C/C++一般的我们，居然还要结合安卓和C/C++。先安装好Android Studio，再安装好NDK参考： 装完之后检查一下：ndk-build -v安装完成就开始吧：先编译好ncnn sdk我们需要用ndk-build将nc
所需环境： 环境win10
VS2017
opencv4.5.4
算法darkmet-yolov4https://github.com/AlexeyAB/darknet进入目录.\darknet-master\darknet-master\build\darknet 根据是否有gpu选择相应.sln文件打开，这里，由于我电脑上么有gpu，所以选择 打开工程 yolo_cpp_dll_no_gpu.
【YOLOv10训练教程】如何使用YOLOv10训练自己的数据集并且推理使用
YOLOv8和YOLOv10作为YOLO系列的最新成员，均继承了YOLO系列实时、准确的特点，并在网络结构、训练流程和特征提取能力等方面进行了优化和改进。Y
YOLO （You Only Look Once) 系列是当前最主流的端侧目标检测算法，由 Joseph Redmon 等人首次提出，由于其在计算成本与检测性能之间实现了有效平衡，故而成为实时物体检测领域的标杆。YOLOv10是由清华大学研究人员基于 Ultralytics Python 包开发的实时目标检测方法，旨在解决之前YOLO 版本在后处理和模型架构方面的不足，通过消除非最大抑制(NMS)
使用更大分辨率YOLO-V2-更大的分辨率，V1时用的是224*224，测试时使用448*448，测试的时候用的分辨率一般比较大，因为训练的时候使用224*224，测试的时候使448*448可能导致模型水土不服，所以V2训练时额外又进行了10次448*448的微调，使用高分辨率分类器后，YOLO2的map提升了四个百分点YOLOV2-网络结构新的网络结构DarkNet（借鉴了VGG和RESNET网
作者丨AI视界引擎 编辑丨极市平台导读与YOLOv9-C相比，YOLOv10-B在相同性能下延迟减少了46%，参数减少了25%。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.14458项目地址：https://github.com/THU-MIG/yolov10在过去几年中，YOLO系列模型已成为实时目标检测领域的主导范式，这得益于它们在计算成本和检测性能
本课程讲解YOLOv10的论文、网络架构等原理并解析关键代码，并进行训练自己数据集的项目实战。
本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv10训练自己的数据集，完成一个多目标检测实战项目，可检测图像和视频中的足球和梅西两个目标类别。
本课程分别在Windows、Ubuntu和阿里云免费GPU算力平台上做手把手的项目操作演示。
YOLOv10的改进在性能和延迟方面均达到了最先进的水平，充分展示了其优越性。并且继承了Ultralytics的传统，无论是究了。
双重标签分配策略和一致的匹配度量就像教练在训练中使用不同的训练方法，并在比赛中选择最佳策略，确保球员能够在关键
Python、Pytorch、YOLOv10、交通标志检测、详细教程
标题：YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection论文：https://arxiv.org/pdf/2405.14458et=https%3A//arxiv.org/pdf/2405.14458.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/pdf/2405.14458源码：https://github.com/THU-
向AI转型的程序员都关注公众号机器学习AI算法工程1，本文介绍PSA是一种改进的自注意力机制，旨在提升模型的效率和准确性。传
实战|基于YOLOv10与MobileSAM实现目标检测与分割【附完整源码】
过去几年中，由于 YOLO 在计算成本和检测性能之间的有效平衡，它已经成为实时目标检测领域的主要范式。然而，YOLO 依赖于非极大值抑制 (NMS) 进行后处理，这阻碍了 YOLO 的端到端部署，并对推理延迟产生了不利影响。
YOLOv10 是由清华大学研究人员基于 Ultralytics Python 包开发的实时目标检测方法， 旨在解决之前 YOLO 版本在后处理和模型架构方面的不足。通过消除
前言实时目标检测在自动驾驶、机器人导航、物体追踪等领域应用广泛，近年来，YOLO 系列模型凭借其高效的性能和实时性，成为了该领域的主流方法。但传统的 YOLO 模型通常采用非极大值抑制 (NMS) 进行后处理，这会增加推理延迟，阻碍了其端到端部署的应用。此外，现有的 YOLO 模型在架构设计方面也存在着一些局限性，例如计算冗余、参数利用率低等问题，这些问题限制了模型的性能和效率。Huggingfa
最近想试一下使用Yolov4做目标检测的效果，想要用最快的速度做出效果来，尝试了使用pytorch，
但是由于需要转换为C++，把训练好的pth文件转换为pt文件应用的过程中出现了各种各样的问题，暂时不想花费大量的时间在这件事情上，所以转而选择了直接使用darknet。
以下全程使用windows，各项配置不发生变化。测试过程中有一个小发现：我自己训练用的图像是三通道的图像，训练出来的模型用在单通
