tensorFlow 在运行中需要做一些矩阵运算，时常会用到一些第三方模块，此外，在处理音频、自然语言时需要也要用到一些模块。涉及数组矩阵画图，图像处理 、语音，自然语言处理等 1 numpynumpy 是用来存储和处理大型矩阵的科学计算包，比 Python 自身的嵌套列表结构（ nestedlist structure）要高效的多。它包括： ● 一个强大的 N 维数组对象 Array； ● 比较
下载github代码：该github代码地址为：https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3一般将其fork之后，然后在gitee上同步之后下载速度会更快，我已经fork过了，所以直接通过以下命令即可快速下载整个工程：git clone https://gitee.com/wang_xiao_long_6/tensorflow-yolov3.gi
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2024-04-01 07:08:37
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我们基本了解了YOLOV3网络在进行前向运算的细节，这里具体说明下YOLOV3在预测过程中的流程：输入一张任意大小图片，保持长宽比不变的情况下，缩放至 w 或 h 达到416，再覆盖在416*416的新图上，作为网络的输入。即网络的输入是一张416*416，3通道的RGB图。运行网络。YOLO的CNN网络把图片分成 S*S 个网格（yolov3多尺度预测，输出3层，每层 S *
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2024-02-27 14:51:36
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目录原理篇：一、YOLO v1回顾二、YOLO v2介绍代码篇三、YOLO v2的tensorflow2实现原理篇：一、YOLO v1回顾下图是YOLO v1的整体网络框架图： ●主要的检测思路： 1.首先使用CNN对输入图片提取出尺寸为S*S的特征图，特征图上每个像素点映射回原图就表示原图的1个区域，所以该特征图可以把原图分成S*S个网格区
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2024-07-29 13:46:48
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最近我一直在使用Tensorflow中的YOLO v3。我在GitHub上找不到任何适合我需要的实现，因此我决定将这个用PyTorch编写的代码转换为Tensorflow。与论文一起发布的YOLO v3的原始配置可以在Darknet GitHub repo中找到。我想分享我的代码，以及我在实现它时遇到的一些问题的解决方案。我不会过分关注与实施无关的方面。我假设您熟悉CNN，目标检测，YOLO v3
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2024-05-27 06:33:13
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YOLOV（You Only Look Once Version）是一种实时目标检测算法，而PyTorch与TensorFlow则是当今最流行的深度学习框架。了解YOLOV与这两个框架之间的关系，有助于开发者选择合适的工具进行目标检测任务。本文将详细记录如何在PyTorch和TensorFlow中实现YOLOV的过程。
### 环境预检
在进行YOLOV的开发之前，需要确保环境的兼容性。以下是
学习yolo也有一段时间了，一直在死磕yolov3,最后想想还是先把yolov2先好好捋一遍吧，原理搞懂不难，代码实现对于我这种基础比较差的人，还是有一点难度。好了废话不多说，我们先看看yolo算法的相关原理吧。 Tensorflow-YoloV21、YOLOv2论文解读2、tf2-yolov2代码实现2.1 训练数据预处理2.1.1 统一改变输入图片尺寸2.1.2 解析XML文件2.1.3 读取
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2024-04-25 15:47:21
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tensorflow和python的关系Tensorflow和Python有什么关系？Tensorflow是Python的机器学习库，Python的库有很多，如Tensorflow、NumPy、Httpie、Django、Flask、Ansible。我们知道章鱼有很多手，如果把Python比作是章鱼的话，那Tensorflow就是章鱼的一只手。tensorflow与pytorch的区别1.实现方式
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2023-06-27 22:08:29
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在UI自动化测试中，界面控件识别是基石。在计算机视觉领域中，有很多经典的目标识别模型，我们尝试将YOLO模型迁移至自动化测试领域界面控件识别中。迁移训练后的模型需要部署到生产环境，TensorFlow Serving是一种模型部署方法，只需几行简单的代码就可以维护模型的整个生命周期。下面将以原YOLO V3 tensorflow版模型为例从环境准备、模型格式转换、服务部署和调用以及最后的性能对比四
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2024-05-13 13:51:21
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TensorFlow 是一个用于 Google 创建和发布的快速数值计算的 Python 库。它是一个基础库，可用于直接创建深度学习模型，或使用包装库来简化在 TensorFlow 之上构建的过程。在这篇文章中，您将发现用于深度学习的 TensorFlow 库。让我们开始吧。什么是 TensorFlow？TensorFlow 是一个用于快速数值计算的开源库。它由 Google 创建并维护，并在 A
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2023-12-16 16:07:30
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文章目录一、前言1.结构图2.步骤3.loss值二、手识别0.图片1.下载项目框架2.标签分类3.训练4.测试三、总结 一、前言小王在毕设之余疯狂追剧，最近痴迷于《权利的游戏》中龙母的美貌，太?了 当然，二丫 和 雪诺 的故事线也非常好看，我喜欢剧透，欢迎大家向我剧透。? 当然了，小王也不能忘记毕设进度啦——好像是什么手语识别来着？哈哈哈哈，用最近了解的yolo跑个模型测试一下下吧，嘻嘻，效果还
YOLOv5简介YOLOv5速度比前代更快，在运行Tesla P100的YOLOv5 Colab笔记本中，每个图像的推理时间快至0.007秒，意味着每秒140帧(FPS)！YOLOv5体积小，YOLOv5 s的权重文件为27MB。YOLOv4(Darknet架构)的权重文件为244MB。YOLOv5比YOLOv4小近90％。这意味着YOLOv5可以更轻松地部署到嵌入式设备。此外，因为YOLOv5是
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2024-04-19 15:00:56
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文章目录文章说明总体结构common.pyConvolutional 结构Residual 残差模块Upsample 结构backbone.pyDarknet53 结构yolov3.pyYOLOv3 网络完整代码common.pybackbone.py 文章说明本系列文章旨在对 Github 上 malin9402 提供的代码进行说明，在这篇文章中，我们会对 YOLOv3 网络的整体结构进行说明
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2024-04-16 10:53:40
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TensorFlow 是基于 DistBelief 进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor (张量)意味着 N 维数组，Flow (流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow 为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow 是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。TensorFlow 安装过程安装之前，我们要了解
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2024-04-15 11:25:54
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什么是TensorFlow? TensorFlow是Google开源软件库，为机器学习工程中的问题提供了一整套解决方案。类比于Spark/Flink是大数据工程问题的解决方案。该软件库把机器学习中的通用功能封装成了库，并提供了简易的API，使得在构建机器学习系统时不再需要做那些纷繁复杂的数学、工程工作，能把主要精力放在模型和业务上。这就像现在使用编程语言进行编程时，不再需要知道计算机硬件的细节，
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2024-02-27 22:21:26
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一、简介Keras 是一个主要由Python 语言开发的开源神经网络计算库，最初由François Chollet编写，它被设计为高度模块化和易扩展的高层神经网络接口，使得用户可以不需要过多的专业知识就可以简洁、快速地完成模型的搭建与训练。Keras 库分为前端和后端，其中后端可以基于现有的深度学习框架实现，如Theano，CNTK，TensorFlow，前端接口即Keras抽象过的统一接口API
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2024-04-12 06:31:15
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一、TensorFlowTensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Goog
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2023-08-08 13:40:45
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作为人工智能领域的一员，你认为神经网络中最好用的框架是什么？TensorFlow 还是 PyTorch ？下面这篇文章将会告诉你答案。在这两种环境下神经网络的操作步骤在机器学习基本都是相似的：导入所需库；加载和预处理数据；定义模型；定义优化器和损失函数；训练模型；最后，评估模型。这些步骤可以在两个框架中非常相似地实现。为此，在本文中，我们将分别用PyTorch接口和Tensor Flow
基于Tensorflow2的YOLOV4 网络结构及代码解析（4）——Loss和input本部分介绍yolov4源码中Train中内容，包括Input，Loss和训练方式等。在训练的过程中用到了一些tricks，包括mosaic数据增强，Cosine_scheduler 余弦退火学习率，CIOU以及label_smoothing 表情平滑等。在这篇博客中不做详解，将在下篇博客中进行详细剖析。本篇博
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2024-08-09 09:10:28
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ubuntu18.04 yolov8 tensorrt模型加速部署【实战】TensorRT-Alpha基于tensorrt+cuda c++实现模型end2end的gpu加速，支持win10、linux，在2023年已经更新模型：YOLOv8, YOLOv7, YOLOv6, YOLOv5, YOLOv4, YOLOv3, YOLOX, YOLOR,pphumanseg,u2net,Efficie
