原YOLO源码详解（五）-追本溯源7*7个grid原YOLO源码详解（五）- YOLO中的7*7个grid和R
原创
2023-06-25 09:34:18
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检测部分 函数为 test_detector 这里主要研究cpu操作，下一篇会记录gpu的实现和cuda编程1、读取文件list *options = read_data_cfg(datacfg);//读取coco.data文件内容，放入双向链表里面,
//逐行读取等号两边字符串放入kvp中，kvp存放在node中，list和node形成双向链表。char *name_list = option
五 读取数据pascal_voc.py文件解析 我们在YOLENet类中定义了两个占位符，一个是输入图片占位符，一个是图片对应的标签占位符，如下： 而pascal_voc.py文件的目的就是为了准备数据，赋值给占位符。在pascal_voc.py文件中定义了一个pascal_voc，该类包含了类初始
原创
2021-07-08 16:00:25
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yolo源码来源于网址：https://github.com/hizhangp/yolo_tensorflow 在讲解源码之前，我们需要做一些准备工作： 根据自己的需求修改配置文件yolo/config.p
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2021-07-31 16:14:54
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参考源码：https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/v5.0整体网络结构网络结构通过yaml文件配置，包括yolov5s.yaml，yolov5m.yaml，yolov5l.yaml，yolov5x.yaml（depth_multiple影响网络层数， width_multiple影响channels大小）model scaledepth_multipl
七 测试网络 模型测试包含于test.py文件，Detector类的image_detector()函数用于检测目标。 1、类初始化函数 2、draw_result()函数 在原始图像上绘制边界框，并添加一些附件信息，如目标类别，置信度。 3、detect()函数 detect()函数用来对图像进行
原创
2021-07-09 14:16:12
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yolo源码解析
原创
2021-07-09 14:29:10
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YOLOv3使用了FPN的结构，所以很希望看一下他的训练样本构造部分，源码来自于https://github.com/wizyoung/YOLOv3_TensorFlow，先看一下结构： 看一下训练文件train.py： 这里不像我们以往把image和gt_box设置占位符而是直接设置了一个迭代器的占位符:1 ##################
2 # tf.data pi
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2024-07-04 09:34:13
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一、YOLO简介 YOLO（You Only Look Once）是一个高效的目标检测算法，属于One-Stage大家族，针对于Two-Stage目标检测算法普遍存在的运算速度慢的缺点，YOLO创造性的提出了One-Stage。也就是将物体分类和物体定位在一个步骤中完成。YOLO直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属类别，从而实现one-stage。 经过
一、计算视觉解决的问题 主要可以解决：Classification（分类），Localization（定位），Object Detection（目标检测），Segmentation（分割）。 其中分割任务又分为Semantic Segmentation（语义分割），Instance Segmentation（实例分割）。二、YOLO对于传统模型的优点 （1）无需提取候选区域 （2）无复杂的上下游处
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2024-03-13 09:31:54
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YOLOv1的网络结构还是比较简单的，因为他的关键部分在于他的逻辑，就是他的输入输出的映射和损失函数设计，先看一下yolov1的整体结构： 就是简单的卷积网络的结构。源码来自https://github.com/TowardsNorth/yolo_v1_tensorflow_guiyu，首先看一下文件结构： 那么看一下训练文件train.py里面定义了训练的main函数:&nb
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2023-11-20 22:26:10
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废话 这是一篇关于目标检测算法的新坑，参考资料都在文末，大佬已经写得很清楚，但是我学会了，我就要自己总结一遍，要不然怎么证明我会了捏！ 再说了，没准同类小白就喜欢看我写的呢，毕竟小白之间的交流更加无障碍！为了普天之下的小白们，冲冲冲！！！文章:《You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》 戳我.作者是已经退出计算机视觉研究的J
YOLO算法是什么？YOLO框架将整个图像放在一个实例中，并预测这些框的边界框坐标和及所属类别概率。使用YOLO算法最大优的点是速度极快，每秒可处理45帧，也能够理解一般的对象表示。YOLO框架如何运作？在本节中，将介绍YOLO用于检测给定图像中的对象的处理步骤。首先，输入图像：然后，YOLO将输入图像划分为网格形式（例如3 X 3）：最后，对每个网格应用图像分类和定位处理，获得预测对象的边界框及
原创
2024-06-13 08:45:49
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论文链接：https://arxiv.org/abs/2207.02696 代码链接：https://github.com/WongKinYiu/yolov7摘要在5 FPS 到160 FPS 范围内，YOLOv7的速度和精度都超过了所有已知的目标检测器，在 V100 上所有已知的30 FPS 以上的实时目标检测器中，YOLOv7的准确率最高，达到56.8% AP。其中，YOLOv7 - E6 目
# 使用YOLO源码在Python中进行目标检测
YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，通过一次前向传播便能在图像中识别并定位多个物体。本文旨在帮助刚入行的小白实现YOLO在Python中的运行。
## 整体流程
以下是实现YOLO目标检测的基本步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[下载YOLO源码]
B[安装必要的
原创
2024-10-22 03:32:14
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YOLOv3源码解析1-代码整体结构YOLOv3源码解析2-数据预处理Dataset()YOLOv3源码解析3-网络结构YOLOV3()YOLOv3源码解析4-计算损失compute_loss()YOLOv3源码解析5-损失函数理论部分参照大神的文章学习：简书：关于YOLOv3的一些细节github：源代码作者YOLOV3知乎：【YOLO】yolo v1到yolo v3知乎：目标检测|YOLO原理
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2024-08-15 09:53:18
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一、内容及目标1. 实验内容本实验主要介绍基于寒武纪推理引擎 MagicMind 的 YOLOv5m (PyTorch, Python, FP32) 目标检测推理应用的开发方法。基于 YOLOv5m 检测网络和寒武纪推理引擎 MagicMind，您可以读取本地图像数据作为输入，对图像数据中的目标物体进行时识别，得到物体的在图像中的坐标、置信度以及类别。2. 实验目标掌握使用寒武纪推理引擎 Magi
目录YOLO系列算法yolo算法Yolo算法思想Yolo的网络结构网络输入网络输出7X7网格30维向量Yolo模型的训练训练样本的构建损失函数模型训练模型预测yolo总结yoloV2预测更准确（better）batch normalization使用高分辨率图像微调分类模型采用Anchor Boxes聚类提取anchor尺度边框位置的预测细粒度特征融合多尺度训练速度更快（Faster）识别对象更
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2024-06-18 16:12:56
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C. L. Wang深度算法2018-08-06YOLO，即You Only Look Once的缩写，是一个基于卷积神经网络的物体检测算法。而YOLO v3是YOLO的第3个版本，即YOLO、YOLO 9000、YOLO v3，检测效果，更准更强。 YOLO v3的更多细节，可以参考YOLO的官网。YOLO是一句美国的俗语，You Only Live Once，你只能活一次，即人生苦短
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2023-12-14 21:31:29
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""" Yolo V1 by tensorflow """ import numpy as np import tensorflow._api.v2.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() import cv2 # leaky_relu激活函数 def le ...
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2021-10-09 21:22:00
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