作为System Inside系列中的一篇，为了完成它我费了不少力气，因为GPU INSIDE的资料实在太难找了，有很多东西都是NVIDIA（本篇文章以GT200架构为实例）内部资料，没有详细公布，在网上找到的也是些零碎的东西，经过一番周折还是在脑子中形成了一个比较系统的印象，防止这个印象转瞬即逝，赶紧将它记下来。 我决定从CUDA入手，慢慢的深入到core
枚举法枚举算法解题的基本思路：确定枚举解的范围，以及判断条件选取合适枚举方法，进行逐一枚举，此时应注意能否覆盖所有的可能的解，同时避免重复。在枚举时使用判断条件检验，留下所有符合要求的解。1. 简单型枚举就是可以通过简单的 for 循环嵌套就可以解决的问题42 点问题题目描述:众所周知在扑克牌中，有一个老掉牙的游戏叫做24点，选取4张牌进行加减乘除，看是否能得出24这个答案。 现在小蓝同学发明了一
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2024-05-17 08:31:30
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YOLO v4它来了，速度效果双提升，研究者对比了 YOLOv4 和当前最优目标检测器，发现 YOLOv4 在取得与 EfficientDet 同等性能的情况下，速度是 EfficientDet 的二倍！此外，与 YOLOv3 相比，新版本的 AP 和 FPS 分别提高了 10% 和 12%。迅速引起了 CV 社区的关注。 YOLO v4 论文：https://arxiv.org/abs/2004
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2024-07-15 23:22:36
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yolov5 （Macre）目录 文章目录yolov5 （Macre）一、yolov5介绍1 四种网络模型2 yolov5 输入结构2.1 **Mosaic数据增强**2.2 **自适应锚框计算**2.3 **自适应图片缩放**3 Backbone 主干网3.1 **Focus结构**3.2 **CSP结构**4 Neck5 输出端5.1 **Bounding box损失函数**5.2 **nms
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2024-08-01 20:10:37
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YOLOv8依旧是Ultralytics的巨作，这是备受赞誉的实时对象检测和图像分割模型的最新版本。 YOLOv8 建立在深度学习和计算机视觉的前沿进步之上，在速度和准确性方面提供无与伦比的性能。 其流线型设计使其适用于各种应用程序，并可轻松适应从边缘设备到云 API 的不同硬件平台。yolov8的推理速度对比如下，极大的提高了训练速度。1、安装：官方提供了两种形式的安装方法，这里如果只是玩玩的话
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2024-02-28 09:06:07
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前言 最近在做用yolov3进行目标识别，关于前期已经成功检测成功了，大家有兴趣的可以看我之前写的一篇博客：VS2015+opencv3.4.2+yolov3成功检测，这篇博客主要介绍如何训练自己的数据。训练的环境是：win10+GPU 最后，如果有什么写得不对的地方，希望大家不吝赐教，谢谢！第二章 训练自
在实习期间，需要利用YOLOv2训练自己的一批数据，在网上找了各种博客，其中的方法总是有一些问题。用了很久的时间来解决这些问题，并将解决问题的方法记录下来，希望对大家有所帮助。1.下载YOLOyolo的官网：https://pjreddie.com/darknet/yolo/大概是这样的画风：按照步骤下载并进行图片验证即可。2.数据预处理（该处理方法与参考博客中的方法相同）该阶段建立的文件夹的名称
YOLOv3: An Incremental Improvement论文地址；代码地址摘要作者对YOLO进行了进一步的更新，做了一些小设计更改让其表现更好。YOLOv3比YOLOv2相较大了一些，但是检测更加准确，而且检测速度依然很快。320×320 YOLOv3模型能在28.2mAP的精度下运行速度达到了22ms，和SSD的准确度相同但是速度快了3倍。在使用之前的0.5 IOU mAP 检测指标
前言随着人工智能的发展，现在越来越多的场景需要人工智能。在工厂的厂区中以安全为首，但工人普遍缺乏佩戴安全帽意识；工厂环境复杂，有各种各样的禁止进入的区域，普通的图像识别算法很难实现；加上使用传统的人工监管存在诸多缺点。基于计算机视觉的安全帽自动识别技术设计通过在施工现场布设视频监控设备或利用现有的施工监控设备，采用机器视觉的相关方法进行安全帽的自动识别，可以实现对作业人员安全帽佩戴情况信息的全程快
最近了解并尝试在Win10安装YOLOv3，参考了十几篇文章，发现每个人都有自己的安装方式，最初尝试用cmake编译，虽然安装完成，但无法使用GPU，坑非常多，经2天努力终于安装成功，分享并记录自己的安装过程，供大家参考。系统：Win10显卡：GeForce RTX2070 with Max-Q Design其它：CUDA10.2，cuDNN7.6.5，VS2019，OpenCV3.4.0(ope
Yolov8简介YOLOv8是Ultralytics公司推出的基于对象检测模型的YOLO最新系列，它能够提供截至目前最先进的对象检测性能。借助于以前的YOLO模型版本支持技术，YOLOv8模型运行得更快、更准确，同时为执行任务的训练模型提供了统一的框架，这包括：目标检测实例分割图像分类YOLOv8也非常高效和灵活，它可以支持多种导出格式，而且该模型可以在CPU和GPU上运行。使用Yolov8.Ne
本文主要参考这个网址，本文是对这个网址所遇到错误的总结0.配置深度学习环境安装之前，你要知道tensorflow的安装环境，见官网： https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#install_visual_c_build_tools_2015 MSVC+CUDA+cuDNN+python的版本都要正确0.1 MSVC是VS附
0 环境系统：win 10, 64位GPU版本：2080TiCUDA：10.0cuDNN：7.4.15OpenCV：3.0.0最近一个星期正在研究如何在win10下，使用darkent进行目标检测，为了展示好看，就打算将其做成一个界面（使用QT5）。这个项目我之前是在ubuntu环境下，使用pyqt进行封装成exe文件，但是检测速度不是很快，就使用tensorrt对其进行加速，但是放在w
实验环境：Ubuntu 18.4.0.1文本编辑器：Vscodeyolo官网上，调用主函数的命令如下：./darknet detect cfg/yolov3.cfg cfg/yolov3.weights data/person.jpg可以看出输入的参数分别是（他们都是以字符串形式输入的）：0：./darknet 1：detect 2：cfg/yolov3.cfg
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2024-07-14 09:57:14
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yolov3-tiny训练+openvino调用yolov3-tiny模型训练darknet GPU环境配置数据集制作yolov3-tiny模型的训练yolov3-tiny模型的测试Openvino调用YOLOV3模型openvino在ubuntu16.04上环境配置编译build_demos.shYOLOV3-TINY模型转IRyolov3-tiny模型转tf模型tf模型转IR模型运行obje
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2024-10-28 20:41:23
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[代码解读1]YOLOV4-Pytorch----CFG文件解析[net]层[convolutional]层[ShortCut]层[route]层[YOLO]层空间金字塔池化(SPP) 作者旨在学习yolov4这一网络，所以将自己的学习记录写下来，以备之后查看，也可以给各位一起学习的小伙伴提供一些思路。有什么错误，各位大大指出，马上改正。 [net]层[net]
batch=64
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2024-10-26 21:11:29
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YOLO算法思路分析YOLO如何进行物体检测1.总体流程 如下图，先将输个图像分为S*S窗格(grid cell)，每个窗格用来检测一个物体，这里说的检测一个物体是说中心落在该窗格的物体。每个grid cell 预测两个bounding box(实际上是B个，这里B=2)，这里说的bounding box 又是指以该窗向外延伸的bounding box,每一个box有5个参数来表示: x,y,w,
采用C#语言对 YOLOv4 目标检测算法封装，将模型在实际应用系统中落地，实现模型在线远程调用。
C#封装YOLOv4算法进行目标检测概述官网：https://pjreddie.com/darknet/
Darknet：【Github】
C#封装代码：【Github】YOLO: 是实现实时物体检测的系统，Darknet是基于YOLO的框架
采用C#语言
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、用YoloV5的detect.py生成预测图，预测类别，预测框坐标，预测置信度1、跑detect.py程序二、将测试图的Annotation的XML文件转化为txt文件，使用yolo坐标格式表示三、将YoloV5和GroundTruth的yolo坐标转换为voc坐标1.将groundtruth改成voc坐标:2.将y
一、YOLOv1： YOLOv1奠定了yolo系列算法“分而治之”的基调，在YOLOv1上，输入图片被划分为7x7的网络，如下图所示： 网格只是物体中心点位置的划分之用，并不是对图片进行切片，不会让网格脱离整体的关系。YOLOv1的结构图：预测框的位置、大小和物体分类都通过CNN暴力predict出来。 v1的输出是一个7x7x30的张量，7x7表示把输入图片划分位7x7的网格，每一个小单元的另一
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2024-10-13 14:35:03
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