YOLOV4代码学习笔记一YOLOV4简介CSPdarknet.py学习 本文是对另一个博主的 睿智的目标检测30——Pytorch搭建YoloV4目标检测平台代码的学习，由于我是cv新手，很多东西不懂，看了论文和代码后还有很多不太了解的地方，所以想把整个YOLOv4代码都做一下笔记，希望能够真正掌握YOLOv4。 大部分内容都是引用这个博主的文章和YOLOv4原论文的。下面就不一一解释了。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2105.04206代码地址：https://github.com/WongKinYiu/yolor YOLOR介绍和相关工作显示深度学习隐式深度学习知识建模隐式知识如何工作流形空间缩小内核空间对齐更多的功能统一网络中的隐式知识隐性知识的表达建模隐式知识训练推理实验 介绍和相关工作 如上图，人类可以从不同的角度分析同一条数据。然而，一个训练好的
使用yoloV3进行图片分类：一个待处理的Images文件夹，里面包含要处理的图片；一个目标文件personFile，我这里需要提取含有行人的图片；一个非目标的文件noPersonFile。实际功能是从Images一张一张的读取，使用yolo返回的结果查看该图片是否包含行人，有则把它写入personFile文件中
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2024-03-23 09:17:20
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方法一pt转onnx，onnx转到TensorRT1.pt转onnxpytorch自带的函数import argparse
import onnx
from models.common import *
from utils import google_utils
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.ArgumentParser()
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2024-10-18 22:36:20
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文章目录前言一、从raw图制作数据集1.1 安装步骤1.2 使用方法（以VOC格式为例）1.3 解读标签（以VOC和YOLO格式为例）二、对DOTA图片切割2.1 可以直接使用的YOLO标签格式的DOTA数据集2.2 自己制作YOLO标签格式的DOTA数据集2.2.1 环境和安装2.2.2 切割图片1. 观察DOTA数据集内的情况2. 使用ImgSplit_multi_process.py切割D
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2023-11-30 14:31:37
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本文使用的darknet均基于ubuntu系统，既可以在电脑上使用，也可以在jetson nano等高级嵌入式主控板上使用，两者操作系统均为ubuntu系统，安装流程基本一样。本文主要针对电脑上的使用。一、基本环境配置（jetson nano可以跳过）首先要在电脑上安装ubuntu系统，还不会安装的小伙伴可以参见我之前发布的博客：随后需要安装显卡驱动。首先查看有没有安装显卡驱动，终端输入：nvid
全程需要注意的地方：1.所有软件不要安装在有中文路径的地方，以免出现意想不到的问题。2.所有安装过程中提示是否安装，有y/n选择的，我们都要输入y并且回车。软件对硬盘无要求，机械硬盘或者固态硬盘均可。第一步我们需要安装anaconda，双击打开安装程序。安装路径不要有中文。我们勾选所有选项，然后点击install安装。后续完成安装即可。第二步我们安装pycharm。双击安装程序，同样请
文章目录准备1 处理单张图片2 视频格式3. rtsp码流格式 准备project 下载git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet
#下载模型文件，大概200+M ，复制到 darknet 文件夹下
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
./dark
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2024-09-30 13:15:18
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一、数据准备1.1 从官网下载YOLOv5打开官网YOLOv5，使用git或者直接下载压缩包git下载git clone git@github.com:ultralytics/yolov5.gitorgit clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git直接下载zip压缩包二、自定义数据集2.1 创建目录在yolov5目录下创建文件夹VOCdata，
Yolov3的网络架构在网上资源很多，但是关于loss的计算方法，网上的资源相对零散，并且原文作者并没有给出明确的计算公式。因此，本文的目的是梳理一下yolov3损失函数的计算流程。Yolov3网络结构 Yolov3采用了Darknet53的backbone（采用了Resnet的残差结构），其输出为3张不同尺度的特征图（采用了SSD的思想）。特征图越小，每个grid cell对应的感受野越大，对应
–引言：开篇简述图像处理在智能交通监控、自动驾驶等领域的关键作用，并强调随着深度学习尤其是卷积神经网络（CNN）的发展，在复杂环境下的车辆颜色精确识别、图像恢复（如去雾和去雨）等难题得以有效解决。yolo改进像去雨去雾技术对目标检测的改进精度具有显著作用，原因如下：提高图像质量：雨雾天气下拍摄的图像通常存在对比度低、细节模糊、颜色失真等问题，这严重影响了图像中目标物体的可见性和可识别性。图像去雨去
0.引言 ultralytics在yolov5的6.2版本发布了实例分割模型，可实现快速实例分割，采用官方v5s-seg.pt效果如下图所示： 本博客将以此为基础，开发c++版本的tensorrt推理代码，直接上链接:这里，本人环境为：cuda10.2 cudnn8.
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2024-09-25 12:02:28
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（3）自适应图片缩放在常用的目标检测算法中，不同的图片长宽都不相同，因此常用的方式是将原始图片统一缩放到一个标准尺寸，再送入检测网络中。比如Yolo算法中常用416*416，608*608等尺寸，比如对下面800*600的图像进行缩放。 但Yolov5代码中对此进行了改进，也是Yolov5推理速度能够很快的一个不错的trick。作者认为，在项目实际使用时，很多图片
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2024-09-25 15:02:52
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目标检测目前遇到的问题:1、图像识别的数据集标注只能人工来进行。人工智能检测到图片中物体种类名称，然而它检测的对错与否最终只能人来判断。为什么不能机器来做呢？2、图片中一种物体可能会有多种动作、表情、穿着等等。仅仅依靠卷积网络来提取特征，可靠嘛？3、yolo目标检测时，多种类目标检测训练时候要同时将各类别的图片一起放到模型中训练。新增类别迁移学习的时候还要把用来训练原模型的所有图片放一起训练嘛？这
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2024-10-09 18:00:58
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软硬件环境yolov5ncnnandroid studio 4.1.2oneplus 8pytorch 1.6onnxnetron前言前面几篇文章，我们已经详细介绍过yolov5的检测、训练、可视化等内容，本文继续yolov5的话题，这回我们来看看，如何在android中去使用yolov5来进行目标检测？什么是ncnn下面这段是官方的定义ncnn是腾讯公司开源的一个专为手机端极致优化的高性能神经网
与yolov3对比，yolov5主要进行了下面4方面的改进：（其实很多在yolov4中已经存在了，这里再仔细研究一下）。以5.0版本来介绍，6.0版本将Focus去掉了。结构图见3.1输入端：Mosaic数据增强，自适应锚框计算，自适应图片缩放Backbone：Focus + C3Neck：FPN+PANPrediction：GIOU_Loss 下面分别详细解说：一，Mosaic数据增强（htt
1.yolov3模型训练2.部署到K210文章有点长，是因为很细节。首先建一个新文件夹(要以英文命名）再在文件夹中建如下两个文件夹（images是用来放原照片的，xml是用来放标志后的照片的）。 将要识别的照片原照片放到images文件夹，然后先不要急着去标注，打开yolov3,在工具集中找到打开后按照片中如下操作 然后点击开始下载，看到如下就是下载成功了至于为什么这样呢是因为
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2024-10-18 15:18:39
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convert yolov8 segment model to ncnn model and using c++ build test program.
原创
2023-05-14 00:28:00
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?Using NCNN Yolov8 on Ubuntu18.04
原创
2023-02-07 10:20:13
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本文章基于yolov5-6.2版本。主要讲解的是yolov5是怎么在最终的特征图上得出物体边框、置信度、物体分类的。一、总体框架 首先贴出总体框架，直接就拿官方文档的图了，本文就是接着右侧的那三层输出开始讨论。
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2024-09-30 23:03:27
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