废话综述yolov1是yolo系列的开山之作，它是一个无anchor框的检测模型，也是将目标检测任务变成一个回归任务来处理的。看yolo系列一定要从v1开始看，慢慢看每个系列的改进，理解其精髓才能有比较大的提升。yolov1等于将每个图片分成7 * 7的区域，最后的输出张量每个张量“负责”图片中的每个区域的检测，但是一定要注意每个张量负责的区域会比图片分割后的格子要稍大一些，而且每个1 * 1张量
# 教你实现YOLOv2网络架构图
YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，其第二个版本YOLOv2在细节和性能上做了许多改进。对于刚入行的小白来说，理解其网络架构图的实现是一个非常重要的步骤。本文将为你分步讲解如何实现YOLOv2网络架构图，并提供相应的代码示例和注释。以下是整个流程的概要：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
原创
2024-08-27 09:05:10
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网络结构图YOLOv2采用了一个新的基础模型（特征提取器），称为Darknet-19，包括19个卷积层和5个maxpooling层，如上图所示。Darknet-19与VGG16模型设计原则是一致的，主要采用 3x3 卷积，采用 3x3 的maxpooling层之后，特征图尺寸降低2倍，而同时将特征图的通道数channles翻倍与NIN(Network in Network)类似，Darknet-1
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2024-06-28 14:04:18
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YOLOv3网络结构 文章目录YOLOv3网络结构简介实现原理整体结构图示各结构组成及分析1. backbone部分2. neck部分3. head部分输出解耦 简介YOLOv3是一种基于深度学习的目标检测算法，由Joseph Redmon等人于2018年提出。YOLOv3是YOLO系列的第三个版本，相比于前两个版本，YOLOv3在速度和精度上都有了很大的提升，相较于YOLOv2的主要变化在于引入
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2023-10-16 13:45:55
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# YOLOv5架构与实现
YOLO（You Only Look Once）是一个流行的目标检测算法，其最新版本YOLOv5在精确度与速度上都获得了显著提高。本文将对YOLOv5的架构进行解析，并提供一个简单的代码示例，帮助读者理解其工作原理和使用方法。
## YOLOv5架构概述
YOLOv5的架构可以分为几个主要部分：
1. **Backbone**：提取特征的基本网络，YOLOv5使
依赖锚框： YOLO v2 针对YOLO v1的不足， 2016年诞生了YOLO v2。 相比起第一个版本， YOLO v2预测更加精准（Better） 、 速度更快（Faster） 、 识别的物体类别也更多（Stronger） ， 在VOC 2007数据集上可以得到mAP 10%以上的提升效果。 从很多方面对YOLO做出了改进， 大体可以分为网络结构的改善、 先验框的设计及训练技巧3个方面， 下
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2024-05-21 15:05:39
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# 实现 Option 2 架构图的指南
对于刚入行的小白来说，理解和实现一个架构图可能会显得复杂。但只要我们具体化每一步，逐步实现，它不再是一个难题。下面，我们将详细阐述如何实现 Option 2 架构图的全过程。
## 流程步骤
我们将整个流程分为以下几个步骤。每个步骤都是实现 Option 2 架构图的一部分。
| 步骤 | 描述 |
|------
原创
2024-09-24 08:32:10
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# YOLOv2: Python实现目标检测算法
## 引言
目标检测算法是计算机视觉领域的一个重要任务，它可以从图像或视频中识别和定位特定的对象。YOLOv2（You Only Look Oncev2）是一种高效的目标检测算法，它使用单个神经网络模型同时进行目标分类和边界框回归。本文将介绍如何使用Python实现YOLOv2算法，并提供代码示例。
## YOLOv2算法简介
YOLOv2算法
原创
2024-01-29 04:48:04
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YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。现在YOLO已经发展到v3版本，不过新版本也是在原有版本基础上不断改进演化的，所以本文先分析YOLO v1版本。 输入一张图片，要求输出其中所包含的对象，以及每个对象的位置（包含该对象的矩形框）。
图片出自：https://www.cnblogs.com/xu-cceed3w/p/8886453.html
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2020-05-15 10:58:00
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magento2架构分为4层：1.表示层：表示层包含视图元素（布局、块、模板）和控制器，它处理命令和用户界面。演示代码控制web用户与产品及其外观的交互。你可以广泛运用HTML、CSS自定义用户界面，和PHTML文件修改的表示层元素。2.服务层：处理业务逻辑的层3.领域层：领域层有Magento模块的业务逻辑层。它通常不包含特定于资源或特定于数据库的信息。4.持久层：Magen...
原创
2022-01-19 16:28:47
178阅读
Camera本章节介绍V853平台 Camera 模块的开发。V853支持并口CSI、MIPI，使用VIN camera驱动框架。Camera通路框架VIN支持灵活配置单/双路输入双ISP多通路输出的规格引入media框架实现pipeline管理将libisp移植到用户空间解决GPL问题将统计buffer独立为v4l2 subdev将的scaler（vipp）模块独立为v4l2 subdev将vi
在这篇文章中，我将详细记录“zen2架构图”相关的背景、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景及案例分析。我希望借此帮助大家深刻理解zen2架构及其在实际应用中的重要性。
### zen2架构图的描述
zen2架构是一种现代计算架构，专注于提高计算效率与处理能力。根据资料显示，zen2架构于2019年发布，标志着AMD在CPU设计领域的一次重大飞跃。它实现了7纳米工艺，提升了多线程性能，并增强
magento2架构分为4层：1.表示层：表示层包含视图元素（布局、块、模板）和控制器，它处理命令和用户界面。演示代码控制web用户与产品及其外观的交互。你可以广泛运用HTML、CSS自定义用户界面，和PHTML文件修改的表示层元素。2.服务层：处理业务逻辑的层3.领域层：领域层有Magento模块的业务逻辑层。它通常不包含特定于资源或特定于数据库的信息。4.持久层：Magen...
原创
2018-07-23 15:49:57
262阅读
目录一、模块化编程思维二、安防监控项目主框架搭建一、模块化编程思维其实我们以前学习32使用keil的时候就是再用模块化的思维。每个硬件都单独有一个实现功能的C文件和声明函数，进行宏定义以及引用需要使用头文件的h文件。比如简单的加减乘除取余操作我们把他们每个都封装一个文件但是他们每个文件里功能很少所以可以共用一个h文件common 二、安防监控项目主框架搭建这是我们的整个架构的代码&nbs
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2023-08-30 17:31:22
70阅读
# Helm2架构图解析与代码示例
Helm 是 Kubernetes 的一个包管理工具，它可以帮助我们定义、安装和升级 Kubernetes 应用。本文将通过一个简单的示例，解析 Helm2 的架构，并展示如何使用 Helm2 来部署一个简单的应用。
## Helm2 架构
Helm2 的架构主要由以下几个部分组成：
1. **Tiller**：Tiller 是 Helm 的服务端组件，
原创
2024-07-29 08:51:50
36阅读
目录OAuth 2.0 是什么OAuth 2.0 协议流程OAuth 2.0 的4种授权方式JWT（JSON Web Token）JWT是什么？JWT解决了什么问题？Spring Cloud Security + OAuth 2.0 + JWT的应用应用访问安全性基本都是围绕认证（Authentication）和授权（Authorization）两大核心概念。首先确定用户身份（对用户进行
因为最近在复习yolo系列的算法，就借着这个机会总结一下自己对这个算法的理解，由于是第一次写算法类的博客，文中有什么错误和行文不通的地方还希望大家指正。 yolov2与yolov1有很多改变。 最重要的改动：引入了anchor机制。v1通过最后接一个全连接层直接输出bbox的坐标。在yolov2中参 ...
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2021-04-24 14:50:00
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文章目录回顾搭建yolo_head搭建yolo3 回顾还记得吗？DarkNet返回三路的feature map，这节就是讲解这三个支路的后续操作，完成了这些操作，yolo3全网也就搭建完毕了。# 输出三路分支
out3 = self.layer3(x)
out4 = self.layer4(out3)
out5 = self.layer
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2024-07-22 12:17:50
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当今社会，人工智能技术正日益成为各行各业的关键工具。其中，目标检测技术是计算机视觉领域中的一项重要任务。Yolo（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，具有高效、准确的特点。本文将介绍如何使用Java语言调用Yolo目标检测模型，并提供示例代码以实现检测结果的输出。目录1. Yolo目标检测算法简介1. 网络架构：2. 网络输出：3. 网络训练：4. 边界框预测：5. 非
