Pytorch | yolov3代码详解五detect.py detect.pyfrom __future__ import division
from models import *
from utils.utils import *
from utils.datasets import *
import os
import sys
import time
import datetime
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2023-10-24 06:15:44
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# YOLOv3代码详解（PyTorch实现）
在这篇文章中，我们将一起学习如何使用PyTorch实现YOLOv3目标检测算法。YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测模型，而YOLOv3是其第三个版本，具有更高的精确度。本教程适合刚入行的小白，我们将一步一步讲解每个环节，并提供相应的代码示例。
## 流程概览
我们实现YOLOv3的流程大致可以分为以下几个步骤：
一、前言 损失函数计算主要分析两部分一部分是yolo_head函数的分析另一部分为ignore_mask的生成的分析。二、重要细节分析2.1损失函数计算具体代码及部分分析1 def yolo_loss(args, anchors, num_classes, ignore_thresh=.5, print_loss=False):
2 #args前三个
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2024-01-08 15:06:48
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学习一个算法最好的方式就是自己尝试着去实现它! 因此, 在这片博文里面, 我会为大家讲解如何用PyTorch从零开始实现一个YOLOv3目标检测模型, 参考源码请在这里下载. 模型实现总共会分为以下六部分: (一) 配置文件以及解析 (二) 搭建YOLO模型框架 (三) 实现自定义网络层的前向和反向传播过程 (四) 数据类的设计与实现 (五) 训练/测试/检测脚本的实现 (六) 辅助函数及算法实现
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2024-04-19 15:09:40
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2.3 查看训练指标并评估（train.py——part3）这段完整代码如下：for epoch in range(opt.epochs):
model.train()
start_time = time.time()
#print("len(dataloader):\n",len(dataloader))
for batch_i,
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2023-11-18 22:08:09
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yolo3--utils.py
###在模型训练时进行数据处理的工具文件，共3个函数
"""Miscellaneous utility functions.""" ###其他实用功能
from functools import reduce ##为了实用reduce函数
from PIL import Image ###PIL(Python Image Library)是python
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2023-08-14 17:38:20
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目录1. 前言2. detect.py3. 数据集处理3.1 COCO2014、20173.2 VOC2007、20123.3 关于数据集的一些问题3.4 一些目标检测论文对数据集的应用4. train.py（COCO）5. test.py（COCO）6. train.py（VOC）7. test.py（VOC）8. 一些报错 1. 前言YOLOv3 Pytorch代码及原理分析（一）：跑通代码
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2023-10-07 18:41:17
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本篇博客是我学习某位up在b站讲的pytorch版的yolov3后写的， 那位up主的b站的传送门： https://www.bilibili.com/video/BV1A7411976Z 他的博客的传送门： 他的源码的传送门： https://github.com/bubbliiiing/yolo3-pytorch 侵删这篇博客主要是写主干特征提取网络代码的解释，首先，我们需要了解一下什么是残
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2024-01-02 15:29:30
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理解一个算法最好的就是实现它,对深度学习也一样,准备跟着https://blog.paperspace.com/how-to-implement-a-yolo-object-detector-in-pytorch/一点点地实现yolov3.达到熟悉yolov3和pytorch的目的.这篇作为第一篇,讲yolov3基本原理.卷积后的输出经过basenet(darknet-53)不断的卷积以后得到一个
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2023-12-04 22:01:29
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Pytorch版 yolov3 (ultralytics),关于loss(box,obj,class)转换流程已全部理清。 一. 输出各维度含义 已yolov3-tiny（2尺度）举例（以下数组全为尺寸大小，不是数值） 生成 pi [4,3,16,16,7] / pi [4,3,32,32,7] 输出(网络输出), ‘4’: batch_size ‘3’ : 3个anchor ‘16’/’32’:
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2024-06-05 10:34:06
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我看了很多博客，也看了一些github大神的源码，很多基于一个版本改写而成。会将代码分成很多小.py文件，如建立YOLO3网络模块就会用一个.py文件，如建立共用iou计算就会放在utils.py文件里，这让很多学习者，无从适应。我也为此困惑过，因此我将自己写的代码贡献在博客中，希望给你们有一些帮助。而鉴于已有很多博客对YOLO3理论有很多的详细解说，为此，我将不再赘述，借用网上下图，一笔带过理论
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2023-09-18 10:09:03
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目录 1、YoLoV3网络结构 1.1 Backbone：Darknet-531.2 构建特征金字塔1.3 YoLo Head2、yolov3模型预测结果的解码2.1 先验框2.2 检测框解码2.3 置信度解码2.4 类别解码 3、yolov3模型的训练策略和损失函数 1、YoLoV3网络结构 &
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2024-01-26 12:22:59
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本篇接着上一篇去解释util.py。这个程序包含了predict_transform函数（Darknet类中的forward函数要用到），write_results函数使我们的输出满足 objectness 分数阈值和非极大值抑制（NMS），以得到「真实」检测结果。还有prep_image和letterbox_image等图片预处理函数等（前者用来将numpy数组转换成PyTorch需要的的输入格
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2024-01-12 17:48:35
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本篇介绍如何让检测器在视频或者网络摄像头上实时工作。我们将引入一些命令行标签，以便能使用该网络的各种超参数进行一些实验。这个代码是video.py，代码整体上很像detect.py，只有几处变化，只是我们不会在 batch 上迭代，而是在视频的帧上迭代。注意代码中有一处错误我进行了修改。源代码在计算scaling_factor时，用的scaling_factor = torch.min(416/i
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2024-01-02 13:16:46
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这次分享的是yolov3中的3.0版本，主要是因为其中使用的一些训练技巧不多，方便入门，在最新版本中作者使用了很多yolov5的训练技巧，不好理解，所以我们从最初版本一步一步学。在看源码之前建议大家对yolov3的原理学习一下可以对源码理解更简单，对理论会更深刻。 &
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2024-08-05 14:09:51
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上一篇已经介绍了yolov3使用到的网络darknet53每一层的结构,现在这里来完成代码解析和模型创建本章所有代码: https://github.com/wanghao00/pytorch-yolo-v3/tree/master/0011. 加载并解析配置文件cfg/yolov3.cfg
配置文件包含6种不同type, 分别为'convolutional', 'net', 'route', '
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2024-05-28 21:06:46
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源码来源：https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3 config中存放配置文件 utils存放需要调用的函数 本文主要解读models.py和train.py文件以及其相关的函数。在解读源码之前先略微介绍一下yolo3的相关概念。 yolo3包含卷积层(convolutional)，跳过连接(short cut)，yolo层，上采样层(up
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2023-10-11 09:55:16
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文章目录文章说明传入参数YOLOv3decodebbox_ioubbox_gioucompute_loss完整代码 文章说明本系列文章旨在对 Github 上 malin9402 提供的代码进行说明，在这篇文章中，我们会对 YOLOv3 项目中的 yolov3.py 文件进行说明。如果只是想运行 Github 上的代码，可以参考对 YOLOv3 代码的说明一文。传入参数import numpy
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2024-02-29 19:56:48
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今天还是半摸鱼状态完成了知乎的yolov3第三小节内容，该节内容主要实现了网络的前向传播功能不过必须得提一嘴，我做到现在才发现这个教程只有预测过程，没有训练内容，后期还是得通过bubble 那个教程弥补一下训练的操作 突破如下昨天卡在了检测框bbox attr方面，今天算是搞懂了一些。首先使用了 5+80 个类，5里面包含了x，y，w，h，p_c（均为bbox的相关属性），使用了一个函数
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2023-07-21 22:58:17
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如何在PyTorch中从头开始实现YOLO（v3）对象检测器：第4部分这是从头开始实现YOLO v3探测器的教程的第4部分。在最后一部分，我们实施了网络的前向传递。在这一部分中，我们通过对象置信度和非最大抑制来阈值检测。本教程的代码旨在在Python 3.5和PyTorch 0.4上运行。它可以在这个Github回购中找到它的全部内容。先决条件本教程的第1-3部分。PyTorch的基本工
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2023-08-23 18:55:50
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