搭建环境1，安装anaconda和pycharm所需软件工具：anaconda pycharm cudaAnaconda是一个管理用于python开发的包含不同库的虚拟环境的平台，可以高效的管理和创建适用于多个不同项目的project interpreter。安装完成自带一个根环境，路径在conda的安装目录下。进入后可以在环境管理页面创建新环境，新环境的路径在安装目录下的envs中存储，在pyc
摘要：该文提出一种“网路扩展(Network Scaling)”方法，它不仅针对深度、宽度、分辨率进行调整，同时调整网络结果，作者将这种方法称之为Scaled-YOLOv4。由此得到的YOLOv4-Large取得了SOTA结果：在MS-COCO数据集上取得了55.4%AP(73.3% AP50)，推理速度为15fps@Tesla V100；在添加TTA后，该模型达到了55.8%AP(73.2%AP
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
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2024-07-04 16:05:26
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1. YOLO原文：You Only Look Once: Unified, Real-Time Object DetectionYOLO的思路是将目标检测问题直接看做是分类回归问题，将图片划分为S×S的格子区域，每个格子区域可能包含有物体，以格子为单位进行物体的分类，同时预测出一组目标框的参数。 检测过程YOLO相当于将图片划分成 的格子区域，为每一个格子预测出
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2024-10-25 17:40:01
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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
YOLO配置文件理解 [net]
batch=64 每batch个样本更新一次参数。
subdivisions=8 如果内存不够大，将batch分割为subdivisions个子batch，每个子batch的大小为batch/subdivisions。
[net]
# Testing #测试模式
batch=1
subdivisions=1
# Training #训练模式 每次前向图片的数目=batch/subdivisions
# batch=64
# subdivisions=16
#关于batch与subdivision：在训练输出中，训练迭代包括8组，这些batch样本又被平均分成subdivision=8次送入网络参与训练，以减轻内存
YOLO 训练自己的数据-darknet的实现安装darknet darknet官网都有很详细的步骤：https://pjreddie.com/darknet/yolov2/如果你用的是ubuntu，可以打开终端，在终端输入以下几行代码。我自己是在ubuntu上进行的。第一行是下载darknet的包，解释一下，用darknet训练的好处就在于，你不需要过多的操心网络的结构，损失
下载YOLO-LITE的源码用到的所有的源码以及工具：链接: https://pan.baidu.com/s/17oL7jdYeNSBFDVgM9DhPBA 提取码: k3x6 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦这个直接从GitHub上直接clone代码https://github.com/reu2018DL/YOLO-LITE 下载下来有点懵逼，因为完全不知道怎么用，YOLO v
文章目录前言raw data 和 fastq文件readsQ20和Q30N值AdaptersDuplicationInsertfastp reportsummaryAdapterInsert size estimationBefore filtering 前言测序出来的数据利用fastp一个命令质控全搞定，无论是SE还是PE，同时会生成.json和.html格式的报告，十分直观方便，如何生成报告
嵌入式 程序调试之gdb和gdbserver的交叉编译及使用一、简述 记--交叉编译gdb、gdbserver并调试嵌入式程序。 
# 启动Docker指定GPU失败的解决方案
作为一名经验丰富的开发者，我经常被问到关于Docker容器启动时指定GPU失败的问题。在这篇文章中，我将向刚入行的小白开发者们展示如何一步步解决这个问题。
## 流程概述
首先，我们需要了解整个流程。下面是启动Docker容器并指定GPU的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装Docker |
| 2 |
原创
2024-07-25 09:09:36
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Docker初体验1.1镜像1.1.1查看镜像列表docker images 各个选项说明：REPOSITORY：表示镜像的仓库源TAG：镜像的标签IMAGE ID：镜像IDCREATED：镜像创建时间SIZE：镜像大小同一仓库源可以有多个TAG，代表这个仓库源的不同个版本，如 ubuntu 仓库源里，有 15.10、14.04 等多个不同的版本，我们使用 REPOSITORY:T
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2024-09-06 17:34:28
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首先更新依赖：sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install build-essential第一步：禁用nouveau终端中执行：sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf打开文本后，在最后一行添加：blacklist nouveau
options nouveau modeset=
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2024-03-22 16:08:08
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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
1. 根目录下建立makeTxt，并运行import os
import random
trainval_percent = 0.9
train_percent = 0.9
xmlfilepath = 'data/Annotations'
txtsavepath = 'data/ImageSets'
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)
num = len(t
升级win10，结果电脑磁盘占用率，嗖嗖嗖的往上涨……但是，电脑操作却开启了“慢动作”模式，你的每一步操作，它都不想让你牢牢看清楚…… 而出现这种高CPU的情况，主要原因可以分为以下2点：第一：电脑的配置相对较低！Win10系统，对于电脑配置是有要求的，微软官方公布要求如下：所以，如果你的电脑配置不太适合，那么升级win10就无法完全适配，就会出现Windows运行卡顿，严重影响电脑正常
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2024-05-09 18:22:57
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Darknet深度神经网络学习框架具有小巧、快速的特点，由于采用c++进行编写，非常容易改为多线程执行，而用于检测、分类等任务。在window环境中，其基本思路为：1. 将检测，分类函数封装为可调用的动态库2.动态申请network， 或固定长度 network数组3.各network模型及权重文件根据不同的检测、分类的功能能需求动态加载,比如行人检测，特种车辆检测、声音分类，烟雾检测，人脸识别等
