对YOLOv3进行阅读，因为本人是小白，可能理解不到位的地方，请见谅。源码fork自eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3，如需下载，请移步github,自行搜索。 本文介绍models.pyfrom __future__ import division
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functiona
# Python YOLOv8的训练指南
## 引言
YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法，它可以实现实时目标检测任务。本文将介绍如何使用Python训练YOLOv8模型。
## 环境设置
在开始之前，我们需要设置合适的Python环境。首先，确保你已经安装了Python和pip。然后，通过以下命令安装所需的Python库：
```bash
pip install numpy ope
原创
2024-01-21 04:47:55
977阅读
【代码】yolov8训练流程。
原创
2024-05-22 22:50:05
295阅读
一、搭建环境 搭建环境和验证环境是否已经正确配置已在YOLOV3实战1中详细介绍，请一定要先解决环境问题，有任何疑问，欢迎入群@或者求助其他小伙伴。二、数据准备 总体简介：YOLOV3 训练训练自己的数据集时你一共需要修改6个文件，如表1所示： 表1 训练需要准备的文件列表文件名文件路径文件说明makefiledarknet-master编译生成可执行程序的文件，在其中指定是否使用GPU和Cuda
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2024-07-26 11:57:28
363阅读
由于这篇大牛的文章有一点小问题，所以把其中的小问题修正之后，自己发布一篇，一下为正文：一、环境要求 tensorflow-gpu keras pycharm二、快速使用 1、下载yolov3代码：https:/
距离上一次博客好像有一段时间了，一直在搞瑞芯微、海思之类的东西也没搞不明白，最近我的好同学有一个需求或者项目上有一些需求，如何实现单目标跟踪用键盘自动切换目标进行跟踪，我只能从python的yolov5+deepsort进行入手，我的好同学的话是用在jeston NX英伟达的板子上使用tensortRT进行实现，这里我只能实现python的版本，实现键盘输入目标ID进行跟踪：大家可以看下面的效果：
前段时间导师布置了一个人脸识别一寸照片的任务，给大家顺便分享一下如何使用yolov5（v6.1）训练好的face模型应用到简单的视频一寸照裁剪上。我们可以把任务拆分成四步： 一：用widerface数据集在yolov5上训练出模型 二：将待测的视频逐帧转化为图片 三：用人脸识别模型对图片识别，并且进行一寸照人脸的裁剪，保存为新的图片 四：把生成的图片再转换为视频一：用widerface数据集在yo
目录划分数据集 生成数据集路径txt文件（xml转txt） 编写配置文件datacfg训练模型 训练可视化报错运行在远程服务器检测目标（查看效果）划分数据集 split_train_val.pyimport os
import random
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
#
yolov5 （Macre）目录 文章目录yolov5 （Macre）一、yolov5介绍1 四种网络模型2 yolov5 输入结构2.1 **Mosaic数据增强**2.2 **自适应锚框计算**2.3 **自适应图片缩放**3 Backbone 主干网3.1 **Focus结构**3.2 **CSP结构**4 Neck5 输出端5.1 **Bounding box损失函数**5.2 **nms
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2024-08-01 20:10:37
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在深度学习目标检测领域，YOLOv5成为了备受关注的模型之一。在训练过程中，正确的环境配置和有效的模型训练至关重要。本文将手把手教学如何进行YOLOv5的环境配置和模型训练，以帮助您更好地学习深度学习目标检测YOLO系列的挑战。我们将重点讨论以下内容：1. YOLOv5的环境配置：包括安装必要的软件和库、配置GPU环境以加速训练、设置Python环境等方面。 2. 数据准备与预处理：如何准备训练数
对于模型的优化，我们可以通过适当修改网络基本配置信息完成训练上的优化。yolov3.cfg文件： [net]
# Testing #测试模式
batch=1
subdivisions=1
# Training #训练模式 每次前向图片的数目=batch/subdivisions
# batch=64
# subdivisions=16
#关于batch与subdivision：在
@yolov4笔记总结自己在安装和训练过程中的一些小问题安装与配置整体安装与配置跟着教程YOLOv3/YOLOv4+Win10+VS2019+GPU的配置（从０开始 ）进行，基本没有什么大问题 简单提一下我遇到的问题： 1. 问题： 查询自己电脑能安装的CUDA版本发现自己装不了CUDA11.0 解决：升级电脑驱动，可能要先升级GeForce Experience，然后在最新的GeForce Ex
complex-YOLOv4（二）：浅test下complex_yolov3源码一、代码下载和环境准备二、快速测试（不用下载KITII数据集）三、整理数据集并检查四、浅测下mAP 一、代码下载和环境准备$ git clone ://github.com/ghimiredhikura/Complex-YOLOv3
$ cd Complex-YOLO-V3/
$ sudo pip inst
本文试图概括Semantic SLAM的主要思路和近年工作，⻓期更新。但因水平有限，若有错漏，感谢指正。Semantic SLAM简介至今为止，主流的 SLAM 方案 [1] 多是基于处于像素层级的特征点，更具体地，它们往往只能用角点或边缘来提取路标。与之不同的是，人类通过物体在图像中的运动来推测相机的运动，而非特定像素点。Semantic SLAM 是研究者试图利用物体信息的方案，其在Deep
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darknet框架配置数据集准备训练与测试 环境：Ubuntu16.04 + Opencv + Nvidia驱动 + CUDA一、darknet配置项目地址: https://github.com/pjreddie/darknet 官网：https://pjreddie.com/darknet/ 一个非常好用的开源darknet项目：https://github.com/AlexeyA
1、下载工程两种方式：1.1 通过git克隆 git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git1.2 到GitHub上直接下载 有时候服务器上内网限制，克隆不下来，不知道原因是啥，有可能是公司内网限制了，本人通过这种方式下载的工程
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2024-06-16 09:18:01
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目录Nature子刊： Scientific Reports Nature子刊： Scientific ReportsRoad damage detection algorithm for improved YOLOv5Abstract 道路破损检测是保障道路安全、实现道路破损及时修复的一项重要工作。以往的人工检测方法效率低，成本高。针对这一问题，提出了一种 改进的YOLOv5道路损伤检测算法M
摘要我们再次对YOLO进行更新，我们进行一系列的设计，使得效果更好。我们训练了新的网络，网络比之前的大，但是更加准确，速度依然很快。320x320的图像，22ms，28.2mAP，与SSD的准确度一样，但是比它快3倍。如果按照0.5IOU评测标准，在Titan X上，可以达到57.9 ，耗时51ms，与RetinaNet的57.5，耗时198ms相比，准确度相当，但是更快。1. Introduct
工程框架：在YOLOv1理论篇中我们简要介绍了YOLO的基本原理，本篇从代码角度进一步给出解析。工程结构如下： config作为参数文件用于保存训练参数、测试参数、模型参数、路径参数等信息;dataset/tfrecord用于xml数据和标签的解析以及TF格式文件的制作;network用于网络模型的搭建;loss_utils用于损失函数相关计算;process_utils用于后处理及可
YOLOv5模型网络结构理解及anchor设置写在前面Yolov5网络结构anchor（锚框）计算与设置详解 写在前面作者最近在做一些目标检测的竞赛，参加了火箭军智箭火眼人工智能挑战赛，科目一排名28，科目二排名23，提升不上去了?。在这个过程中看见了yolov5这个模型的性能以及准确率是这么的优秀，于是果断采用了这个模型作为我们的baseline，当然在这不停的炼丹过程中，遇到了很多的问题，也
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2024-10-12 13:05:06
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