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
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
准备知识需要了解CNN工作原理，包括残差块，跳跃连接，上采样 什么是目标检测、边界框回归IoU和非最大抑制 基础pytorch语法，可以轻松创建神经网络全卷积神经网络YOLOv3全部由卷积层组成，简称FCN，有跳跃层和上采样层连接的75个卷积层。YOLOv3没有使用池化层，而使用一层步长为2的卷积层来帮助下采样，帮助我们避免池化带来的低级特征损失网络下采样通常通过设置网络的步长进行，例如我们的网络
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2023-08-07 10:52:40
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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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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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文章目录一、导入数据1. 获取类别名2. 数据可视化3. 加载数据文件4. 划分数据二、自建模型三、模型训练1. 优化器与损失函数2. 模型的训练四、结果分析 大家好，我是K同学啊，今天讲《深度学习100例》PyTorch版的第3个例子，前面一些例子主要还是以带大家了解PyTorch为主，建议手动敲一下代码，只有自己动手了，才能真正体会到里面的内容，光看不练是没有用的。今天的重点是在PyTorc
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2023-11-01 17:58:23
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一.前言最近在学习yolo_v3项目，该项目是深度学习发展到现阶段最受欢迎的大项目之一，是多目标识别跟踪框架集大成者。yolo_v3是yolo系列之一神经网络，同时也是发展到的最优美的网络。当然，随着系列发展，yolo_v3也保留和yolo_v1和yolo_v2神经网络的部分优点，同时，也抛弃了yolo_v1和yolo_v2中大多数缺点。下面就yolo_v3进行理论和代码信息分析。同学完全可以通过
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2024-01-11 08:00:50
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# PyTorch YOLO：一个强大的目标检测算法
目标检测是计算机视觉中的重要任务之一，它的目标是在图像或视频中识别和定位感兴趣的目标。YOLO（You Only Look Once）是一种快速而准确的目标检测算法，用于实时物体识别和跟踪。在本文中，我们将了解如何使用PyTorch库实现YOLO算法，并使用示例代码演示其工作原理。
## YOLO算法简介
YOLO算法的主要思想是将目标检
原创
2023-07-23 09:08:28
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# 实现 YOLO PyTorch
## 1. 简介
在这篇文章中，我将教会你如何使用 PyTorch 实现 YOLO（You Only Look Once）算法。YOLO 是一种目标检测算法，它可以在一张图像中同时识别多个不同类别的物体。
## 2. 实现步骤
下面是实现 YOLO PyTorch 的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤 1 |
原创
2023-08-01 15:14:11
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首先放上我根据论文实现的YOLOV1的代码:https://github.com/1991yuyang/YOLOV1-PYTORCH代码的实现完全是根据我个人对论文的理解,如果有不对的地方请谅解.接下来来介绍YOLOV1一.主要思想将目标检测任务看作是一个回归任务，使用一个单一的神经网络以回归的方式直接预测一张图片上的所有bounding box的坐标和物体类别。将目标检测的各个部分统一进了一个单
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2024-01-15 09:41:44
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作为一名移动端开发人员，我觉得现在是入门深度学习的最佳时机，毕竟tensorflow也发展好几年了，Facebook也推出了pytorch，github上已经有很多开源的各种神经网络的源码，可以比较轻易的实现一些震撼自己的效果。之前在某公司的计算机视觉部工作，受到深度学习工程师的耳濡目染，离职后，自己才真正去尝试数据采集、标注、训练、移植Android端等步骤，算是草草入门了。下面分享几段学习笔记
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2024-05-16 20:53:41
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导读 对深度学习的需求不断增长。越来越多的科学家和开发人员加入了深度学习的行列。假设你已经开始了你的深度学习之旅，并且已经在人工神经网络上玩了一段时间。或者，你只是想开始。不管是哪种情况，你都会发现自己有点左右为难。你已经读过各种深度学习框架和库，也许有两个非常突出。两个最受欢迎的深度学习库：Tensorflow和PyTorch。你不知道到底有什么区别。www.arkai.net01Te
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2024-05-16 19:23:36
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从零开始用 PyTorch 实现 YOLO (v3) 是什么体验（一）代码基于 Python 3.5, 和 PyTorch 0.4. 代码发布在 Github repo 上。本体验分为5个部分：第1部分（本文）：理解 YOLO 的原理第2部分：创建网络结构第3部分：实现网络的前向传递第4部分：目标分阈值和非极大值抑制第5部分：博主有话说YOLO是神马？YOLO 的全称是 You Only Look
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2023-08-02 21:35:24
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yolo不多做介绍，请参相关博客和论文本文主要是使用pytorch来对yolo中每一步进行实现 需要了解：卷积神经网络原理及pytorch实现yolo等目标检测算法的检测原理，相关概念如 anchor（锚点）、ROI（感兴趣区域）、IOU（交并比）、NMS（非极大值抑制）、LR softmax分类、边框回归等本文主要分为四个部分：yolo网络层级的定义向前传播置信度阈值和非极大值抑制输入和输出流程
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2024-01-10 13:33:42
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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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在深度学习领域，YOLO（You Only Look Once）已经成为了目标检测的热门选择。然而，很多人在使用 PyTorch 重现 YOLO 模型时会遇到不小的挑战。本文将分享我在复现 YOLO PyTorch 过程中所面临的技术痛点、演进历程、架构设计、性能测试、故障复盘，以及扩展应用。
“在目标检测中，如何能在保持精度的同时提升检测速度，是我们最初的技术痛点。”
通过分析，我们可以将问
# YOLO：实时目标检测的引领者
随着人工智能的发展，计算机视觉领域逐渐成为研究的热点。其中，目标检测技术的发展尤为显著。YOLO（You Only Look Once）作为一种高效的目标检测技术，不仅在学术界广受关注，也在实际应用中得到了广泛的应用。YOLO的实现有多种方式，其中使用 PyTorch 和 TensorFlow 的实现引起了很多关注。本文将为大家普及YOLO的基本概念以及在Py
# 使用 PyTorch 实现 YOLO：新手指南
YOLO（You Only Look Once）是一种快速而准确的物体检测算法。对于刚入门的开发者来说，了解如何在 PyTorch 中实现 YOLO 是一个重要的技能。下面，我们将展示实现 YOLO 的步骤，并提供所需的代码和注释。
## 流程概述
以下是实现 YOLO 的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
原创
2024-10-15 05:18:53
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## 使用 PyTorch、OpenCV 和 YOLO 实现目标检测的完整指南
在计算机视觉领域，目标检测是一项重要的任务。使用 YOLO（You Only Look Once）模型可以快速而精准地进行目标检测。本教程将指导你如何利用 PyTorch 和 OpenCV 实现 YOLO 进行目标检测。
### 流程概述
在开始之前，我们需要了解实现这一目标的整体步骤。以下是完成任务的流程：
YOLO的主要特点：速度快，能够达到实时的要求。在 Titan X 的 GPU 上 能够达到 45 帧每秒。使用全图作为 Context 信息，背景错误（把背景错认为物体）比较少。泛化能力强。 大致流程：Resize成448*448，图片分割得到7*7网格(cell)CNN提取特征和预测：卷积不忿负责提特征。全链接部分负责预测：a) 7*7*2=98个boundin
