#为方便自己查看，比较啰嗦。。。。。 1、数据集划分（代码来自别人的分享项目中的一个文件，在项目中能跑通，单独文件能否跑通，还没试）：import os
import random
import xml.etree.ElementTree as ET
from PIL import Image
import numpy as np
#from utils.utils import g
文章目录前言一、Windows环境下运行YOLOV41.运行环境2.下载源代码3.下载权重文件4.将工程导入到Visual Studio20195.编译生成可执行文件6.检验效果二、Linux环境下运行YOLOV41.运行环境2.克隆或者下载源代码3.下载权重文件4.编译源代码5.检验效果总结 前言最近对图像识别比较感兴趣，于是就想了解一下比较流行的YOLO算法，在这里我学习的是YOLOV4版本
这里是目录，可以自行空降哦~数据集采样数据标注工具安装初始化项目开始标注数据导出模型训练YOLOV5安装文件配置模型训练模型验证结语 数据集采样由于本次的任务是训练自己的数据集，因此我们直接采用OpenCV来进行直接采集。采集好的数据样本一共56张图片。 这里奉上我的采样脚本：#Author: Elin.Liu
# Date: 2022-11-13 16:17:31
# Last Modifie
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2024-07-18 13:27:33
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[net]
# Testing 测试模式
# batch=1
# subdivisions=1
# Training 训练模式
batch=64 一批训练样本的样本数量，每batch个样本更新一次参数
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2024-10-26 17:16:43
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ubuntu18.04+CUDA8.0+GTX1080Ti+yolov3+Opencv3.1.0详细配置系统配置：内存：16GiB处理器：Intel Core i7-9700K CPU 3.60GHz*8图形：GeForce GTX1080 Ti/PCle/SSE2GNOME:3.28.2操作系统：64位磁盘：500GB查看gpu驱动版本：sudo nvidia-smi Dr
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2024-08-29 16:39:28
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1.训练yolo识别人物导出pt文件2.使用win32进行屏幕截图和鼠标移动 3.使用导出的pt文件进行推理(pt文件将在完善后发出) 屏幕截图获取屏幕->检测目标的坐标->取中心点->计算距离获取最近的敌人坐标->移动鼠标到中心点 数据集整理后上传鼠标移动到目标传入两个参数分别为鼠标距离人物中心点的x,y坐标距离import win32gui, win32ui, win3
文章目录1.论文2.源码3.内容3.1介绍3.2 论文内容3.2.1一般目标检测结构3.2.2 BOF3.2.3 BoS3.2.4 一般卷积网络的选择3.2.5 YOLOv4的选择3.2.6 注释4.refer 文章 1.论文YOLOv4: 目标检测最优速度和精度2.源码AB大神源码3.内容3.1介绍相比于Joe Redmon的最终作品YOLOv3，Alexey Bochkovskiy为一作的Y
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2024-10-15 19:53:59
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Ubuntu 18.04 YOLOv5 环境配置 GPU提示 确保你有Nvidia显卡，并确定所支持的CUDA版本准备CUDA + cuDNN安装显卡驱动安装CUDA安装cuDNNOpenCV + OpenCV_ContribYolov5ros-yolov5 提示 确保你有Nvidia显卡，并确定所支持的CUDA版本准备Yolov5
opencv + opencv_contrib (下面使用的
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2024-04-17 14:49:51
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指导教授：深圳技术大学 张阳（英特尔全球创新大使）作者：深圳技术大学 黎逸鹏（电子科学与技术2021级）本案例适用于x86以上英特尔平台1.1 简介本文章将在《自训练Pytorch模型使用OpenVINO优化并部署在英特尔开发套件》文章的基础上进行扩展，将介绍如何使用OpenVINO Python API对YOLOv5模型进行优化以及部署，完成YOLOv5目标检测任务。本文Python
说明：1、训练过程请参考官网：https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data2、本课使用的是YOLOv5 6.1版本，其他版本训练过程可能有不同，请以官网为准3、硬件：Windows 11 、GPU GeForce 3070Ti（8G）YOLOv5训练自定义模型一、安装Pytorch 及 YOLO v51.1 安装pytor
环境信息板卡：MLU270-S4模型：yolov7模型链接：https://github.com/WongKinYiu/yolov7.gitpt文件：https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7.pt环境准备下载模型和权重git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov
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2023-08-10 22:25:12
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YOLOv4-large在COCO上最高可达55.8 AP！速度也高达15 FPS！YOLOv4-tiny的模型实现了1774 FPS！（在RTX 2080Ti上测试）作者单位：YOLOv4原班人马（AlexeyAB等人）papers: 公号后台回复 SYOLO 获取code：https://github.com/WongKinYiu/PyTorch_YOLOv4 1 摘要 &
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2024-08-08 10:27:28
49阅读
这篇博客主要记录博主在做YOLOv7模型训练与测试过程中遇到的一些问题。首先我们需要明确YOLO模型权重文件与模型
原创
精选
2023-03-17 13:34:35
2028阅读
Ren'Py是一款用于制作视觉小说和交互式故事的自由软件，同时也支持制作其他类型的2D游戏。Ren'Py使用Python编写，并且包含了一个简单易学的脚本语言，以及一个强大的图形界面和调试工具。Ren'Py提供了许多内置功能，如文字、图片、音频和视频处理，还可以通过Python代码对这些元素进行更高级的控制。此外，Ren'Py也支持自定义主题、插件和翻译等扩展功能。该软件已经被广泛应用于制作各种类
分析论文与目标开发可在标准GPU上训练的实时对象检测。他们探索了添加新功能（例如镶嵌数据增强，Mish激活和YOLO v3架构的DropBlock正则化）的性能和速度折衷，这些功能已进行修改以适应这些新功能。YOLOv4希望实现高精度并执行实时检测，因为大多数精确模型都不是实时的。测试各种新功能及其组合，这些新功能及其组合据称能够增强大型数据集上CNN的准确性。YOLOv4是基于原始YOLO模型的
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2024-10-30 21:21:31
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目录一 、 YOLOV5环境1.1 gpu版本1.2 cup版本二 、 YOLOv5项目下载及配置三 、 测试环境3.1 yoloV5的目录3.2 用pycharm打开YOLOV5项目，运行detect.py文件四 、 数据准备 labelImg进行标注数据4.1 配置环境4.2 使用labelImage标注数据五 、 训练5.1 训练数据的文件路径形式5.2 训练数据的配置文件5.3 trai
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2024-03-21 09:18:12
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一、网络结构 ①首先经过一个VGG主干网络提取特征，这里的主干网络可以自己选择，使用resnet也可以。 ②reshape为一维，然后进行全连接，in_dim=25088，out_dim=4096，需要注意的是这里的25088是由51277得到的，而不同大小的图像经过主干网络提取特征后的大小也是不一样的，所以如果输入的图像大小不是448的话，就需要修改这里的in_dim。 ③第二个全连接层，in_
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2024-08-13 09:02:31
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先前的YOLOv7模型是pytorch重构的，并非官方提供的源码，而在博主使用自己的
原创
2023-03-04 16:21:02
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0. 写在前面 本篇介绍SPP模块、FPN模块模块，主要也是对YOLOv5的内容的补充：Yolo系列算法-理论部分-YOLOv4- Yolo系列算法-理论部分-YOLOv5 上一篇： &n
1. YOLOv3的关键改进新的网络结构： yolo3采用Darknet53作为检测的backbone，最关键的是引入了ResNet的残差块结构，有53层卷积的DarkNet因为identity避免梯度消失现象。 关于网络结构可以参考博文。多尺度特征检测 不同于v2版本的passthrough层来检测不同大小的目标，v3更进一步的结合FPN的思想实现检测不同大小的目标。我们知道在浅层网络容易获得目
