距离YOLOv6发布已经有一周的时间了，中途修复了好多bug，一起来看看吧官网网址：YOLO v6https://github.com/meituan/YOLOv6train.py参数分析打开文件tools->train.py1、介绍 没啥用，担心我们不知道这是YOLOv6的train文件....2、--data-path 存放数据集路径的yaml，作者提供了一个coco
1、了解输入数据的量和运行时间的关系使用相同的算法，输入数据的量不同，运行时间也会不同。比如对10个数字排序和对1000000个数字排序，很容易想到就是后者运行时间更长。实际上会长多少呢？后者是前者的100倍，还是1000000倍？不仅需要理解不同算法在运行时间上的区别，也要了解根据输入数据量的大小，算法的运行时间具体会产生多大变化。2、如何求运行时间使用“步数”来描述运行时间。“1步”就是计算的
转载
2024-09-20 16:04:54
14阅读
随机梯度下降算法的原理如下， n是批量大小(batchsize)，η是学习率(learning rate)。可知道除了梯度本身，这两个因子直接决定了模型的权重更新，从优化本身来看它们是影响模型性能收敛最重要的参数。学习率直接影响模型的收敛状态，batchsize则影响模型的泛化性能，两者又是分子分母的直接关系，相互也可影响毕设项目演示地址: 链接
毕业项目设计代做项目方向涵盖：行为识别、OpenC
转载
2024-08-11 13:20:16
47阅读
原本以为学习SLAM就和机器学习说拜拜了，没想到SLAM还是可以结合机器学习的，YOLO3是我接触的第一个机器学习框架，在这里记下其在Ubuntu虚拟机下的使用方法，仅供参考。1.安装YOLO3YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。 可以打开终端，从作者大大的github上clone下YOLO3：g
转载
2024-10-11 05:01:25
142阅读
游戏建模是指游戏内的场景、角色和道具按照比例制作设计成的物体，是设计师为游戏打造的场景动画建筑模型。3d游戏建模常用软件: maya、3dmax、zbrush、bodypaint。1、maya:主要用于人物建模，简模，高模，精模，游戏道具（同样高低精模），拆分uv，画贴图（有几款画贴图的软件不错，小白新手推荐3d coat）2、3dmax:用途很广泛，人物建模用maya感觉好做点，其实也都差不多，
一、网络解析输入：416x416x3 输出：3个feature map：13x13x255、26x26x255、52x52x255（255 = 3x85 =3 x(4+1+80) ） 分别下采样32倍、16倍、8倍得到输出13x13x255、26x26x255、52x52x255，在MCCOCO目标检测竞赛中，小物体<32x32，大物体>96x96 13x13x255：13x13个gr
前言Yolo算法简介YOLO (You Only Look Once) 是一种用于目标检测的深度学习算法，由 Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick 和 Ali Farhadi 在 2015 年提出。YOLO 是一种端到端的算法，它将目标检测任务视为一个单一的回归问题，从而显著提高了处理速度。与传统的基于滑动窗口或区域提议的目标检测算法相比，YOLO
一、配置环境VS2013+显卡GtX1080ti+CUDA7.5+Opencv3.1.0+pthread pthread:ftp://sourceware.org/pub/pthreads-win32/pthreads-w32-2-9-1-release.zip YOLO：http://pjreddie.com/darknet/yolo Darknet:https://github.com/
引言 最精确的现代神经网络无法实时运行，需要使用大量的GPU进行大量的mini-batch-size训练。本文通过创建在常规GPU上实时运行的CNN来解决此类问题，并且该训练仅需要一个传统的GPU。 本文的主要目标是在生产系统中设计一个运行速度快的目标探测器，并对并行计算进行优化，而不是设计一个低计算量的理论指标(BFLOP)。 如图1中的YOLOv4结果所示，作者希望任何人使用传统的G
内容参考自：README_cn.md · PaddlePaddle/PaddleDetection - 码云 - 开源中国 (gitee.com)说明：用于帮助自己理解参数，后续会更新，可能有错误的地方，请不吝赐教。YOLO系列模型参数配置教程标签： 模型参数配置++++++++++++++++++++++++++ppyolo_r18vd.yml++++++++++++++++++++++++++
转载
2024-05-30 00:55:11
120阅读
YOLOv5，YOLOv6，YOLOv7从训练到部署测试了一波，YOLOv6堪称Bug之王，如果没有点代码能力跟工程能力用就崩溃，YOLOv7模型太多让人眼花缭乱，对比论文宣传的各种速度快过YOLOv5，实测一言难尽，到处都是坑！测试方式我横向对比了 YOLOv5s、YOLOv6s、YOLOv7-tiny、YOLOv7 四个模型在TensorRT上的推理速度，首先当
转载
2024-10-28 20:41:08
90阅读
首先，当然是要配置好环境啦，这里相信屏幕前的你已经配置好了，如果没有配置好也不用着急。可以看一下本博主另一篇保姆教程，请移步：，，，，啊哈哈哈哈一、配置好之后，最重要的就是数据集，因为博主报名参加了RM比赛，所以就用大疆给的官方数据集试验了一下，首先准备两个数据集，一个是图片数据集Image，一个是每个图像内标记好目标后生成的xml文件Annotation。这里我只用了两百张图片：如下图：二、把图
转载
2024-10-04 13:38:06
97阅读
Yolo算法笔记 目标检测方法yolo（You only look once），看一眼就可识别目标。与R-CNN比，有以下特点（Faster-RCNN 中RPN网络吸取了该特点）：速度很快看到全局信息，而非R-CNN产生一个个切割的目标，由此对背景的识别效率很高可从产生的有代表性的特征中学习。流程:以PASCAL VOC数据集为例。1. 输入448X448大小的图片
转载
2024-07-04 16:05:26
107阅读
1.整理数据集1.1 建立目录格式建立文件夹层次为darknet/VOCdevkit/VOC2007VOC2007下面建立两个文件夹：Annotations和JPEGImagesJPEGImages放所有的训练和测试图片，Annotations放所有的xml标记文件1.2生成训练和测试文件切换conda虚拟环境至pytorch，darknet目录下的gen_file.py中classes=["Bi
1 安装CUDA[nvidia必须操作,其它显卡无需操作]下载截止发稿时cuda的最新版本为11.7.下载后安装,安装完成后检查系统环境变量PATH是否包含以下路径.C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7
1.安装Anaconda3 要点：All users, Add lib to system path cmd -> "conda -V" >>>4.10.1 2.安装Pycharm 3.创建虚拟环境 anaconda -> "conda create -n yolov5 python==3.8" -> "y" 【yolov5可以自己改！】 4.打开虚
转载
2024-03-03 09:04:48
178阅读
讲故事最近服务总是出现 cpu load高的告警，且告警经常还出现在低峰期的凌晨，所以很明显不是用户流量导致的负载高，但是 cpu buzy却很低。查看内存使用情况：mem.memused 接近100%，查看磁盘情况：swap.used周期性(30分钟左右)的较高， disk.io.util 低，但是 disk.io.avgqu-sz（平均请求队列的长度）周期性（30分钟左右）的较高，且和 cpu
转载
2024-08-17 12:48:41
187阅读
2022年7月，YOLOv7来临， 论文链接：://arxiv.org/abs/2207.02696 代码链接：://github./WongKinYiu/yolov7 在v7论文挂出不到半天的时间，YOLOv3和YOLOv4的官网上均挂上了YOLOv7的链接和说
YOLO核心思想：从R-CNN到Fast R-CNN一直采用的思路是proposal+分类 （proposal 提供位置信息， 分类提供类别信息）精度已经很高，但是速度还不行。 YOLO提供了另一种更为直接的思路： 直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属的类别(整张图作为网络的输入，把 Object Detection 的问题转化成一个 Regression
Intel CPU在运行视觉导航等算法时实时性要优于Nvidia等平台，如Jetson Tx2，NX。而Nvidia平台在运行深度学习算法方面具有很大优势，两种平台各有利弊。但是，Intel OpenVINO的推出允许NUC平台实时运行深度学习模型，如目前最流行的目标检测程序Yolov5，这样就太好了，仅使用Intel无人机平台就可以完成各种任务。本教程将教你用Prometheus在Intel无人
