基于pytorch实现YOLOv1（长长文）前言 本篇文章的目的是记录自己实现yolo v1的过程，在此过程中，参考了许多开源的代码和博客，赞美大佬们。参考文献和代码YOLO v1代码参考：（读书人的事情，怎么能说抄了，是借鉴借鉴<_<）
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其它参考的方法博客：
1. torch.nonzero用法：
2. torch.clamp用法
3. numel
目录一、项目整体效果图二、项目流程简介三、项目功能模块介绍 Github地址： linluocheng/Detect_YOLOV4-tiny (github.com)PS:此项目来自我朋友，这里只是作个介绍，源码在github上，我朋友的b站号名字为CiLang，有兴趣可以去关注。一、项目整体效果图二、项目流程简介根据数据集打标签，进行模型训练利用模型权重weights以及Yo
代码为YOLOv5，7.0版本 目录一、run()函数二、parse_opt()函数三、main()函数四、完整代码注释 前言 detect.py主要有run(),parse_opt(),main()三个函数构成。一、run()函数@smart_inference_mode() # 用于自动切换模型的推理模式，如果是FP16模型，则自动切换为FP16推理模式，否则切换为FP32推理模
# 如何搭建匹配 Java 8 的 Spring Boot 项目
对于刚入行的小白程序员来说，将 Java 8 与 Spring Boot 配合使用的过程可能听上去有些复杂。不过，不要担心！本文将会为你详细解析如何实现这一目标。我们将通过几个简单步骤来完成这一过程，并附上必要的代码示例以及详细说明。
## 整体流程
下面是实现“Java 8 匹配的 Spring Boot 版本”的基本步骤：
原创
2024-08-28 07:14:49
282阅读
# Java 8与Spring Boot版本匹配指南
在Java开发领域，Spring Boot是一个非常流行的框架，而Java 8是一个非常重要的版本。许多开发者可能会问：我应该使用哪个Spring Boot版本来与Java 8兼容？本文将详细介绍Java 8与Spring Boot的版本匹配指南，并附有代码示例和流程图帮助读者更好地理解。
## Java 8与Spring Boot版本兼容
原创
2024-03-21 04:13:32
1331阅读
复现YOLO v1 PyTorchPaper: [1506.02640] You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection (arxiv.org)Github: EclipseR33/yolo_v1_pytorch (github.com)数据集VOC2007：The PASCAL Visual Object Classes Chall
3.1 配置cfg文件 3.1.1 复制yolov3.cfg（...\darknet-master\cfg目录下）文件并重命名为yolo-obj.cfg（或者其他名字，只要各处对应即可），复制到darknet.exe相同目录下（或者其他目录，输入命令时对应即可）。 &n
手把手教你如何在darknet框架下配置yolo v3目录:什么是darknet如何配置darknet以及测试制作VOC数据集使用yolo v3训练自己的数据什么是darknet可以把darknet看成是一个框架，里面包含了从AlexNet到现在yolo的配置文件，都是基于C实现的，使用者可以根据自己的需求加载网络，来测试或者训练自己的data。以下只截取了一部分。 优
刚接触js的时候，小编以为js就是用来做交互和效果的，后来随着接手项目的增加，才知道js有更重要的用途就是用来前后端数据交互，说到数据交互，就少不了异步的问题，之前小编也有几篇文章是说异步操作的，今天，小编和大家一起探讨现在很流行的方案，也就是之前说的generator的语法糖——async和await解决方案。一、基本用法// 返回的Promise对象
async function foo(){
项目：基于yolov5的舰船检测+pycharm+机器学习+图像检测项目将深度学习的方法引入海洋目标的检测，利用深度神经网络模型强大的学习能力和模型通用性，来实现准确、可靠和快速的目标自动检测和识别，为海洋领域里不同目标的检测、定位和识别等多种应用需求提供技术支持，她对航海运输、海上搜救等都有实际意义。· SAR图像特点 · 应用举例：AIS(Automatic Identification Sy
# 如何在PyTorch中实现YOLOv8
本文旨在指导初学者如何在PyTorch框架中实现YOLOv8。我们将通过分步流程，提供必要的代码和详细注释，帮助你理解每一步的实现。请跟随我们提供的步骤及代码，在自己的环境中成功实现YOLOv8。
## 项目实施步骤
下面是实现YOLOv8的主要步骤：
| 步骤 | 描述 | 子任务
2020年8月初，tensorflow 2.3版本发布，Tensorflow的安装一直是困扰初学者的一个坎，下面我们来看一下如何用五分钟安装最新版本的Tensorflow 2.3 。第一步，要检查和搭建环境。以下 64 位系统支持 TensorFlow：（1）Ubuntu 16.04 或更高版本（2）Windows 7 或更高版本（3）macOS 10.12.6 (Sierra) 或更高版本（不支
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2024-02-23 15:12:25
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目录概述论文阅读介绍Dig into YOLONetwork DesignTrainingloss源码实现 概述目标检测模型大致分为两类 1、基于region proposal的方法：滑动窗口（R-CNN之前） -> selective search（R-CNN提出） -> RPN（Faster R-CNN提出）2、基于anchor的方法：如YOLO和SSD基于anchor-free
写在前面：python和TensorFlow的版本都在刷新，大家可以将本文中的python3.7和TensorFlow2.1替换成更高的版本，只要满足系统要求就可以。TensorFlow发布的MAC OS系统下经过测试的构建配置如下：CPU版本TensorFlow：GPU版本TensorFlow：一、MAC电脑安装TensorFlow2.1，使用Python3.71、首先从官网上下载Python3
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2024-08-21 22:56:44
174阅读
在我们现在这个人工智能热炒、机器人横行、智能教育势在必行的年代，学编程已经成了大家不约而同的群体认知和行为，那么问题就来了，第一次接触编程语言的话，应该学哪一种编程语言比较合适呢？用之前一人客的话就是，学编程，在于你是想极快地应用，还是为长期发展打基础；你能否能和愿意忍受痛苦、孤独和掉坑的挫折，你的现实和理性能让你推迟满足多久？有的编程语言实用，但简单而又浅显，有的编程语言枯燥，但深刻而又底层。这
源码文件说明 数据集准备①VOC数据集（此次代码学习用的就是VOC）PASCAL VOC挑战赛是一个世界级的计算机视觉挑战赛，在VOC数据集中，我们将目标区分为20个类别，我上传的目标检测库和语义分割库（新版）的训练集格式均为VOC数据集格式。对于目标检测来讲，VOC数据集有几种划分格式：07+12：使用 VOC07 和 VOC12 的 train+val（共16551）&n
概述新的YOLO版本论文全名叫“YOLO9000: Better, Faster, Stronger”，相较于YOLO主要有两个大方面的改进： 第一，作者使用了一系列的方法对原来的YOLO多目标检测框架进行了改进，在保持原有速度的优势之下，精度上得以提升。 第二，作者提出了一种目标分类与检测的联合训练方法，通过这种方法，YOLO9000可以同时在COCO和ImageNet数据集中进行训练，训练后的
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2024-08-06 11:07:30
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# YOLOv5 ? by Ultralytics, GPL-3.0 license
"""
Run YOLOv5 detection inference on images, videos, directories, globs, YouTube, webcam, streams, etc.
Usage - sources:
$ python detect.py --weights y
前天晚上的时候看TF文档还是挺费劲的，然后才过了几个小时，激动人心的发现TF的官方文档变得非常漂亮，从入门到一步步的提高写的非常又调理，给人非常容易亲近的感觉，再仔细一看官网，原来是TF1.0发布了。 TF1.0改进了库中的机器学习功能，发布了XLA的实验版本，对Python和Java用户开放，提升了debugging，并且加入和改进了一些高级API，其中包括Keras。一系列新的改进，都会让目
我的环境：1.语言：python3.72.编译器：pycharm一、准备数据目录结构展示：yolov5-master paper_data(自己创建的文件夹，数据存放到这里) Annotations(放置.xml文件)
