1、模型文件解读（yolov5s.yaml）Yolov5的网络模型结构由位于models文件夹下的yaml文件定义。以yolov5的6.0版本为例，其models文件夹下有多个yaml文件（如下图），它们分别是yolov5n.yaml、yolov5s.yaml、yolov5m.yaml、yolov5l.yaml、yolov5x.yaml，其区别仅为depth_multiple和width_mult
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2024-07-09 21:32:26
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还没有看过YOLOv4的朋友可以看一下我们另外一篇博客：YOLOv4全文翻译想要训练自己的数据集的朋友可以关注我的这篇博客：YOLOv4训练自己的数据集需要在windows下进行编译的朋友，可以关注我的这篇博客：windows下编译yolov4需要在windows下使用yolov4的动态链接库的，可以关注我的这篇博客：windows下使用yolov4动态链接库YOLOv4它到底做了些什么，才能得到
目录模型结构模型训练模型训练概览网络结构文件加载预训练权重文件加载数据加载在darknet框架上训练了tiny-yolov2,对于darknet这个C语言框架有了些自己的认识，遂记录于此。darknet在github上的url:https://github.com/pjreddie/darknet，darknet官网:https://pjreddie.com/darknet/，官网有介绍darkn
[net] ★ [xxx]开始的行表示网络的一层，其后的内容为该层的参数配置，[net]为特殊的层，配置整个网络
# Testing ★ 测试模式 #号开头的行为注释行，在解析cfg的文件时会忽略该行
# batch=1
# subdivisions=1
# Training ★
Part1：下载并编译darknet（此部分是无CUDA，无OpenCV，如果想用OpenCV和CUDA，看完该部分后继续part1补充。否则跳过补充部分）。1.在terminal执行git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git。2.然后切换到darknet目录下3.编译三步操作代码如下：git clone https://github.com
yolov7：安装配置以及训练自己的数据集1.安装并测试yolov71.下载yolov7源码及yolov7权重源码和权重在github上下载，权重下载完放在yolov7源码根目录https://github.com/WongKinYiu/yolov7不方便的下载百度云连接：链接：https://pan.baidu.com/s/1eT2dkvYJBxwIER1bGNtGZQ 提取码：ytkm下载完源
目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果一、理论基础算法分为2个部分：第一部分是鱼提取：首先更加像素判断，将鱼的背景因素去除，这个主要是像素判断，包括背景中的白色背景以及蓝色字体背景。这些背景去除之后，将得到一个鱼的大致轮廓。然后将提取的鱼进行颜色分解，即RGB转换为HSV，然后使用S通道，进行二值化处理，即，即im2bw这个函数，二值化处理之后，去掉图像中的小的噪声，即bwareaopen这个函
yolov5训练的环境在windows里面安装不可谓不坑，特别是安装GPU版本，但是买了N卡的电脑不能只是为了打游戏配置虚拟环境conda create -n yolov5 python=3.7 //创建环境
conda activate yolov5 //激活环境小妙招参考类似于linux系统直接在文件夹打开命令行效果不过这篇文章稍微有点问题，应该是在Anaconda下面建Icon而不是comm
华为荣耀10怎么样：华为荣耀10已于2018年4月19日正式发布，作为华为荣耀系列的旗舰，华为荣耀10在性能配置上的确比上一代有了明显提升。为了让大家充分了解华为荣耀10怎么样，IT百科将在这里和大家详细地讲解华为荣耀10参数内容。华为荣耀10采用5.84英寸小萌脸全面屏，显示区域更大，并且可以通过系统设置将刘海设计隐藏。为了使整机的视觉达到最好，荣耀10采用了前置隐形超声波指纹设计，无论正面还是
#为注释符号[net]
# Testing #测试模式 #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
batch=1
subdivisions=1# Training #训练模式 每次前向图片的数目=batch/subdivisions
# batch=64 #batch:一批训练样本的样本数量.
YOLOv3 Darknet安装编译与训练自己的数据集文章目录：1安装编译darknet与测试darknet1.1 安装编译darknet1.1.1 下载darknet安装包1.1.2 编译darknet1.2 测试darknet1.2.1 测试单张图片1.2.2 连续测试多张图片2.2.3 更改检测的阈值（thresh）2.2.4 使用Tiny YOLOv3预训练模型测试2.2.5 使用网络摄
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
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2024-09-13 07:12:58
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很多博友看了我的第一篇博客yolo类检测算法解析——yolo v3，对其有了一定的认识和了解，但是并没有贴出代码和运行效果，略显苍白。因此在把篇博客理论的基础上，造就了第一篇实践文章，也就是本文。只要读者有着强大的理论支撑，什么模型什么框架都是一样玩。所以老师又会跟你说哲学和科学、科学和技术存在如何的关联，尽管很抽象，但是没有人反驳过就像有这么多的编程语言，各有特色，最后也都干了相同或相似的事，那
论文名：《YOLOv3: An Incremental Improvement》论文地址
https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdfhttps://arxiv.org/abs/1804.02767v1论文代码
https://github.com/yjh0410/yolov2-yolov3_PyTorchkeras：https:
如果调用摄像头出现以下错误，可能是摄像头驱动有问题，也有可能opencv有问题，opencv-python版本降低到4.3以下试试。摄像头驱动参考文章shape = im.shape[:2]
AttributeError: "NoneType" object has no attribute 'shape'detect.py执行命令$ python3 detect.py --source 0 --
摘要我们推出了YOLO的一些更新！我们做了一篮子微小的设计上的改变来让YOLO变得更好。我们同时也把这个新网络训练得更臃肿了。它虽然比上一版本大了一点，但更加准确。别担心，它依然很快。在320x320的分辨率28.2mAP上YOLOv3跑出了22ms，跟SSD准确率一样但比它快三倍。用的0.5 IOU mAP检测标准来衡量，YOLOv3很好了。在Titan X上它达到了57.9 AP50 推断时间
文章目录YoloV5网络架构总体架构代码部分FOCUS池化PANet YoloV5网络架构总体架构Backbone(主体) : Focus, BottleneckCSP, CSPHead : PANet + Dectect (Yolov3/Yolov4 Head)代码部分# parameters
nc: 80 # number of classes 类别数
depth_multiple: 0.
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2024-10-08 10:32:15
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结构1.lt rb我觉得不是很合适 正确来说是lb rt 因为比较出来的都是左下和右上坐标比如前两个，都是max出来的 选两个box左下坐标中最大的， 后两个则是右上坐标中最小的 那也就形成了交集面积 但是代码中仍然是lt rb我也就直接这样说而算出lt和rb之后 算他们差可以算出高宽，只要没有交集 w或者h必定为负，可以画图验证一下后面就是普通的iou算法de
1. 下载YOLOv3工程项目git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet 2. 修改Makefile配置，使用GPU训练，修改如下：GPU=1 #如果使用GPU设置为1，CPU设置为0
CUDNN=1 #如果使用CUDNN设置为1，否则为0
OPENCV=0 #如果调用摄像头，还需要设置OPENC
yoloV10输出格式
原创
2024-06-05 08:37:49
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