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
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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
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
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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最近在用yolo来做视频中的人员检测，选择YOLO是从速度考虑，当然也可以用ssd。YOLO相关可看主页Darknet，有相关代码和使用方法。由于之前做自己的数据训练过程中出现各种问题，参照了各种博客才跑通，现在记录下以防后面忘记，也方便自己总结一下。 YOLO本身使用的是VOC的数据集，所以可以按照VOC数据集的架构来构建
# 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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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
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2024-03-19 13:57:18
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本文解析Dataset()数据预处理部分： 该部分主要作用是：读取数据集信息，并将标注数据进行一系列的预处理，最终按batch_size大小返回：图像、大中小标记框的标签及坐标信息。下面这个图只能说个大概，细节都在代码里，话不多说，解析源码吧。在代码的train.py的第34,35行调用了Dataset()self.trainset = Data
本文来自公众号“AI大道理” YOLO v2 是 YOLO v1的进阶版，它没有彻底否定 YOLO v1，而是在 YOLO v1 的基础上，融合了很多其它论文优秀的思想做了大幅的提升。
文章目录环境搭建：1. 下载YOLOv3工程项目2. 修改Makefile配置模型训练1. 准备训练数据集2. 下载Imagenet上预先训练的权重3. 修改cfg/voc.data4. 修改data/voc.name为样本集的标签名5. 修改cfg/yolov3-voc.cfg6. 多尺度训练7.多GPU训练8. 开始训练模型测试评估及样本的预标注1. 测试2. c接口模型评估3. pytho
文章目录1.前置知识点（浅层了解）（1）深度学习的网络模型（2）yolo-v3网络结构2.YOLO-V3权重文件(.weights)，类别文件（.names）和网络文件（.cfg）下载（1）YOLOV3权重文件下载（2）YOLOV3类别文件下载（3）YOLO.cfg配置文件下载3.代码实战（1）读取权重文件和网络配置文件（2）获取最后三个输出层的名称（3）读取包含80个类别coco.names的
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2024-07-30 16:58:23
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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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继续我们的目标检测算法的分享，前期我们介绍了SSD目标检测算法的python实现以及Faster-RCNN目标检测算法的python实现以及yolo目标检测算法的darknet的window环境安装，本期我们简单介绍一下如何使用python来进行YOLOV3的对象检测算法 YOLOV3对象检测YOLOV3的基础知识大家可以参考往期文章，本期重点介绍如何使用python来实
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2024-09-21 12:16:56
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1、YOLOv8安装及使用参考链接: 同济子豪兄视频 github原文链接# 安装yolov8
pip install ultralytics --upgrade -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 验证安装成功
import ultralytics
ultralytics.checks()
# 安装其它第三方工具包
pip instal
原创
精选
2024-08-21 11:21:43
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文章目录YOLO-V3多scalescale经典方法残差链接-resnet思想核心网络架构先验框设计softmax改进 YOLO-V3在yolov3中不论速度还是map值都比其他算法高出很多 yolov3最大的改进就是网络结构，使其更适合小目标检测 特征做的更细致，融入多持续特征图信息来预测不同规格的物体 先验框更丰富了，3种scale，每种3个规格，一共9种 softmax改进，可以预测多标签
目录资料网络模型原理网络框架先验框先验框计算 训练置信度对象条件类别概率讨论Reference资料论文地址：https://arxiv.org/abs/1804.02767代码：https://github.com/ultralytics/yolov3 网络模型原理网络框架 如左上图所示，Darknet-53是论文中提出的一种网络模型结构，可以作为检测模型的backb
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2024-09-11 12:29:15
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1. 数据集：包括数据集选取与数据增强方案确定 笔者使用COCO2014数据集进行Darknet-53的预训练，使用VOC2007+2012的混合数据集进行目标检测的训练[有条件的同学当然也可以使用ImageNet数据集预训练，再用COCO2014进行目标检测的训练]。  
