创建一个函数创建函数也称为定义函数，可以理解为创建一个具有某种用途的工具。使用def关键字实现，具体的语法格式如下：def functionname([parameterlist]):
['''comments''']
[functionbody]functionname：函数名称，在调用函数时使用。 parameterlist：可选参数，用于指定向函数中传递的参数。调用函
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2024-01-11 13:29:13
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# Python调用YOLO实现目标检测
YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，用Python调用YOLO进行目标检测是机器学习和计算机视觉领域的一个热门应用。以下是实现这一目标的步骤以及相应的代码示例。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
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OpenCV 早在 3.x版本就涵盖 dnn 模块，使用 OpenCV 能更简别的直接运行已训练的深度学习模型，本次采用在目标检测中最强劲的 Yolo v3进行文件准备yolov3.cfg ，coco.names 与 yolov3.weights，yolov3.weights 可从 Yolo 官网进行下载：下载地址 yolov3.cfg 与 coco.names 在 GitHub 上直接搜寻即可，
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2023-11-01 20:28:12
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YOLO是基于深度学习的端到端的实时目标检测系统。与大部分目标检测与识别方法（比如Fast R-CNN）将目标识别任务分类目标区域预测和类别预测等多个流程不同，YOLO将目标区域预测和目标类别预测整合于单个神经网络模型中，实现在准确率较高的情况下快速目标检测与识别，更加适合现场应用环境。详情请参见：YOLO：实时快速目标检测；YOLO升级版：YOLOv2和YOLO9000解析。本文将对YOLO的t
在当今计算机视觉领域，YOLO（You Only Look Once）由于其高效的目标检测能力而备受关注。本文将深入探讨如何使用Python实现YOLO模型，包括从安装到代码实现的过程中可能遇到的问题及解决方案。
## 问题背景
近年来，计算机视觉技术的应用场景不断扩展，从自动驾驶到安防监控，甚至是智能家居，YOLO技术因其高效性受到越来越多行业的关注。然而，在实际部署和应用YOLO进行目标检
前段时间跟着吴恩达大牛的视频学了深度学习，做了课后的作业“YOLO算法实现自动驾驶的车辆检测”。最近面试被问到YOLO算法的Anchor box是如何实现的，突然发现自己对YOLO算法还是不够深入了解。下面就YOLO算法进行梳理。 YOLO算法的优点： 1. YOLO的速度非常快。YOLO的流程简单，速度很快，可以实现实时检测。 2. YOLO是基于图像的全局信息进行预测的。这一点和基于
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2023-11-29 17:18:46
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用 PyTorch 调用 YOLO（You Only Look Once）进行目标检测。这是一个热门话题，尤其是在计算机视觉领域。接下来，我将带你一步一步完成整个过程，从环境准备到实战应用、排错指南及性能优化，详尽地记录每一个环节，确保你能够顺利进行实施。
### 环境准备
首先，确保你的开发环境是适合 PyTorch 和 YOLO 的。我们需要一些基本的依赖
我最近在项目中使用了 PyTorch 和 YOLO（You Only Look Once）进行目标检测，遇到了一些调用方面的问题。为了有效解决这些问题，我决定记录下整个过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展等各个方面，希望帮助到以后有类似需求的朋友。
## 环境准备
在开始之前，我们需要准备好合适的运行环境和依赖库。这里我提供了一个依赖安装指南。
### 依赖安
Python开发工业PC软件软件的应用越来越多.一是Python开发桌面软件方便,二是很多算法使用python语法.所以采用pyqt开发桌面软件,工业桌面软件等
本章主要解决,yolo算法+工业相机,做图像识别时,由于目标是流动性的,相机需要不停的抓拍图像,这时候算法的识别速度要跟上. 最简单的做法就是增加硬件成本(使用高配置电脑). 但是很多场景都没有具备这样的硬件条件.大多数情况会使用低功耗
利用yoloV3进行批量目标识别并根据识别框将所检测目标裁剪下来根据opencv绘制的矩形框将矩形框裁剪# image是原图，左上点坐标， 右下点坐标， 颜色， 画线的宽度
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)
text = "{}: {:.4f}".format(LABELS[classIDs[i]], confidence
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2024-10-15 09:37:58
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Yolo又名you only look ones，果如其名，这个是端到端的图像识别深度学习模型。它是一个前沿的，实时的物体检测系统，在Pascal Tiatan X上的表现能达到30FPS的处理帧率，在COCO测试集上的mAP（mean average precision）达到57.9%。这个开源库有个什么特点？使用c语言手撸代码，不依赖其他库，强爆了好吧。后续操作步骤图中你可以看到，
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2024-08-13 16:46:09
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yoloV4依赖环境opencv4.5.4CUDA11.2cuDNN11.2(v8.1.1.33) 要求和CUDA的版本一致VS2019训练编译。主要编译darknet.sln、yolo_console_dll.sln和yolo_cpp_dll.sln。在\build\darknet\x64下主要生成darknet.exe、yolo_console_dll.exe和动态静态库yolo_cpp_dl
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2024-02-23 21:00:59
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实时目标检测一直是yolo系列的追求之一，从yolo v1开始，作者就在论文中强调real-time。在后期的v2和v3的发展过程中，慢慢在P&R(尤其是recall rate)上下不少功夫。同时，计算量的增大也牺牲了yolo的实时性。tiny-yolo是轻量级的yolo，在不那么要求mAP的场景下，tiny-yolo可以作为v2甚至v3的代替结构。事实上，对于无GPU的设备来讲，tiny
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2024-03-19 21:14:48
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相比于Yolov4 ,v5的模型更多，适用配置的设备更广泛。window环境下，首先安装anaconda，便于创建pytorch环境。安装直接百度。第一步：从github下载压缩包 下载好zip压缩包，解压之后放入一个工程目录，准备开始第二步。第二步：下载依赖首先，在anaconda中创建环境。打开anaconda的命令行创建环境名 比如叫yolov5 conda create -n y
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2024-02-05 15:32:43
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一：简介比较流行的算法可以分为两类一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN），它们是two-stage的，需要先使用启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN）产生Region Proposal，然后再在Region Proposal上做分类与回归。CNN算法采用滑动窗口方式进行目标检测，需要
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2024-04-16 18:25:18
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YOLO v1 计算流程–基于pytorch个人理解TOLO v1的计算有如下几个关键部分：
1.图像预处理
YOLO v1要求图像的大小是一致的448 * 448 因此读取图像后需要对图像进行预处理2.图像的前向传播
前向传播部分由两部分组成：特征提取和输出构建特征提取可以使用原文章中基于DartNet的特征提取方式，也可以采用其他网络诸如VGG或者ResNet等输出构
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2024-04-28 06:22:41
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运行 darknet-rect2.exe detector demo F:/2Project/YOLO/yolo2/3data/TestData/data/voc.data F:/2Project/YOLO/yolo2/3data/TestData/cfg/yolo-voc.cfg F:/2Project/YOLO/yolo2/3data/TestData/weight/yolo-voc.we
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2024-06-25 21:46:33
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基本步骤文件路径和基本参数设置 文件：类别名文件（如data_coco.names），配置文件（如cfg_yolov3.cfg）和权重文件（如yolov3.weights） 基本参数设置：非极大抑制阈值，图片高宽 读入模型：readNetFrom…套路 （1）blob=cv2.dnn.blobFromImage （2）net.setInput(blob) （3）outInfo = net.getU
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2023-12-31 22:29:02
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默认前置条件已安装驱动、CUDA、cudnn、pytorch。这里以ubuntu20.04，驱动470，CUDA11.1.1，cudnn8.1.1，pytorch1.12，tensorrt7.2.3.4为例。简介tensorrt主要用于优化模型推理速度，是硬件相关的。主要有两种将torch转化为tensorrt的方式：1. github路线：首先保存模型的.pth权重文件，然后将其转化为.wts文
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2024-01-27 13:26:40
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YOLOv3论文：《 YOLOv3: An Incremental Improvement 》地址： https://arxiv.org/pdf/1804.02767.pdfyolov3相比之前版本的改进网络的特征提取部分 由 Darknet-19改成了 Darknet-53，更深了，速度确有下降，但是相比ResNet来说仍然高很多。跨尺度预测 y
