编辑器提示：环境ubuntu18.04 + anaconda下python3.8+torch1.9 ros中使用yolov5前言一、先将yolov5封装二、步骤1.创建一个新的脚本2.修改detect#修改yolov5/utils/dataset.py再次修改detect.py结果 前言提示：参考的博客： 封装yolov5: https://www.pythonheidong.com/blog/a
论文题目：YOLOv4： Optimal Speed and Accuracy of Object Detection文献地址：https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf源码地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet 今天，使用YOLOv4对无人机进行目标检测，将自己的训练过程记录下来，总的来说，和之前Darknet的YOLOv3版
0x00 写在开头写这一系列文章主要是想解析yolov2的具体实现，因为在作者的论文中有很多地方没有进行详细表述，所以不看源代码的话很难知道幕后具体做了什么。另一点是学习一下别人写一个网络的思路，因为你要知道作者的代码相当于自己写了一个小型框架（函数的接口设计的可能不是非常好）。0x01 从main函数开始int main(int argc, char **argv)
{
//test_
1. 背景Yolo系列的目标检测算法对目标检测技术起到绝对性的推进作用。Yolov3是YOLO(You Only Look Once)系列中的第三版，相比之前的算法，特别是针对小目标，精度总体上用显著提升。DeepStream是一个流分析工具包用于构建AI-powered应用。DeepStream接收流数据（USB/CSI camera, video from file 或者RTSP流）作为输入，
[代码解读1]YOLOV4-Pytorch----CFG文件解析[net]层[convolutional]层[ShortCut]层[route]层[YOLO]层空间金字塔池化(SPP) 作者旨在学习yolov4这一网络，所以将自己的学习记录写下来，以备之后查看，也可以给各位一起学习的小伙伴提供一些思路。有什么错误，各位大大指出，马上改正。 [net]层[net]
batch=64
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2024-10-26 21:11:29
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采用C#语言对 YOLOv4 目标检测算法封装，将模型在实际应用系统中落地，实现模型在线远程调用。
C#封装YOLOv4算法进行目标检测概述官网：https://pjreddie.com/darknet/
Darknet：【Github】
C#封装代码：【Github】YOLO: 是实现实时物体检测的系统，Darknet是基于YOLO的框架
采用C#语言
YOLO v4它来了，速度效果双提升，研究者对比了 YOLOv4 和当前最优目标检测器，发现 YOLOv4 在取得与 EfficientDet 同等性能的情况下，速度是 EfficientDet 的二倍！此外，与 YOLOv3 相比，新版本的 AP 和 FPS 分别提高了 10% 和 12%。迅速引起了 CV 社区的关注。 YOLO v4 论文：https://arxiv.org/abs/2004
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2024-07-15 23:22:36
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作为System Inside系列中的一篇，为了完成它我费了不少力气，因为GPU INSIDE的资料实在太难找了，有很多东西都是NVIDIA（本篇文章以GT200架构为实例）内部资料，没有详细公布，在网上找到的也是些零碎的东西，经过一番周折还是在脑子中形成了一个比较系统的印象，防止这个印象转瞬即逝，赶紧将它记下来。 我决定从CUDA入手，慢慢的深入到core
https://github.com/experiencor/keras-yolo2 代码地址 近几年，对于目标定位来讲，使用one-stage策略的主流算法有SSD，Yolo V1 ，Yolo V2，Yolo V3。一年前剖析SSD源码，并使用于自己的训练样本中，效果还OK。闲来无事，分析下 Yolo V2，Yolo V3
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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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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https://github.com/ultralytics/ultralytics/tree/main/ultralytics/cfg/modelshttps://docs.ultralytics.com/models/yolov8/#supported-tasks
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2023-08-28 00:12:35
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git clone https://github.com/ultralytics/ultralyticscd ultralytics/pip install ultralyticshttps://github.com/ultralytics/assets/releases下载权重yolov8n.pt 需要创建文件夹weights 和datademoyolo detect p
原创
2024-02-23 12:03:10
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YOLOv8 是来自 Ultralytics 的最新的基于 YOLO 的对象检测模型系列，提供最先进的性能。官方开源地址： https://github.com/ultralytics/ultralyticsgithub.com/ultralytics/ultralyticsMMYOLO 开源地址： https://github.com/open-mmlab/mmyolo/bl
原创
2023-08-22 14:58:45
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将最近的工作做个记录，方便日后学习回顾： 1.针对项目需求开发满足任务的模型，拿到任务就要去选相应的算法，由于是工程应用型，必须找填坑多的算法，这样遇到问题可参考的资料多。 2.做好以后，还要将开发的算法进行封装集成，要交付的是一个相对成熟的产品，所以涉及到算法和模型的部署，而不是每个应用场景都需要像开发环境一样去构建开发环境。 3.在本次模型的部署中遇到了各种各样的问题，有些细小问题无法全面记录
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2024-08-14 08:52:37
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pytorch-yolov3实现子batch功能1.darknet-yolov3的子batch前言cfg文件中：batch=64
subdivisions=16batch：更新权重和偏置的基本单位batch/subdivisions：前向传播、反向传播的基本单位具体分析请往下看…分析下面以batch=64，subdivisions=16为例，并结合代码来分析它们的真实意思。首先在训练真正开始前，会
目录 1、序言2、论文理解3、代码4、总结1、序言 yolo系列的出现受到了业界的极大追捧， you only look once(YOLO)。特别嚣张的向两阶段模型宣战。我当时也是因为对它名字的抵触和其他一些原因，一直没有仔细看yolo系列，现在我决定还是要了解它，在你不了解的领域或者人，不能轻易下定义了。下面对yolov
YOLOv8 是 ultralytics 公司在 2023 年 1月 10 号开源的 YOLOv5 的下一个重大更新版本，目前支持图像分类、物体检测和实例分割任务，在还没有开源时就收到了用户的广泛关注。考虑到 YOLOv8 的优异性能，MMYOLO 也在第一时间组织了复现，由于时间仓促，目前 MMYOLO 的 Dev 分支已经支持了 YOLOv8 的模型推理以及通过 projects/easyde
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2024-03-15 15:45:18
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yolov8系列[四]-yolov8模型部署jetson平台 jetson平台  
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2024-04-15 10:11:18
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# 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
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