大部分人学习YOLO应该是从V3开始的，我很奇葩，从V2开始的，但是V2论文中有很多点一笔带过，前前后后断断续续看了几篇博客介绍V2和V1，想着做一个阶段性总结，自己写一篇，也有助于自己加深理解。 这篇总结的很全面 目前的目标检测算法分为两类：One-stage和Two-stage Two-stage检测算法将检测问题划分为两个阶段，首先产生候选区域（region proposals），然后对候
而本文将聚焦于Neck侧的分享，希望能让江湖中的英雄豪杰获益，也希望大家提出宝贵的建议与观点，让这个栏目更加繁荣。 
一、下载pycharm、anaconda 与yolov5。第一步：下载pycharm 、 anacondapycharm：Download PyCharm: Python IDE for Professional Developers by JetBrains下载社区版可以免费使用，下载专业版有一个月的试用期（可以上网破解）anaconda：Anaconda | The World's Most
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2024-08-05 12:53:43
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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
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
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
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
评论：YOLO是基于深度学习方法的端到端实时目标检测系统（YOLO：实时快速目标检测）。YOLO的升级版有两种：YOLOv2和YOLO9000。作者采用了一系列的方法优化了YOLO的模型结构，产生了YOLOv2，在快速的同时准确率达到state of the art。然后作者采用wordtree的方法，综合ImageNet数据集和COCO数据集训练YOLO9000,使之可以实时识
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2024-01-31 14:45:53
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参考：
YOLOV1（pytorch） 代码讲解
1、数据集分析和处理 首先分析要处理的数据，由于个人电脑内存有限，处理数据，只选取VOC 2007数据集中的6张图片。主要目的是理解YOLO V1的工作原理。 下面是000015.xml的内容：<annotation> <
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
# 如何选择和实现YOLOv8的PyTorch版本
在深度学习的实践中，选择合适的框架和版本至关重要。YOLOv8是一个广受欢迎的目标检测模型，而PyTorch则是一个强大的深度学习框架。那么，如何选择YOLOv8的PyTorch版本呢？以下是整个流程的总结，以及每一步所需的代码和解释。
## 流程概述
我们可以将整个流程总结为以下步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-06 06:19:07
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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
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)
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
# 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
目录引言write_txt.pyyoloData.pyyoloLoss.pyRnsNet50.pytrain.pypredict.py总结引言 本文通过代码实现了改进的YOLOV1算法，将主干网络替换为了ResNet50其余不变，使用的是pytorch框架，版本为1.7.1。YOLOV1的算法
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2023-12-05 15:19:52
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