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
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
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
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2024-10-04 13:38:06
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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. 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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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
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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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
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
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2024-08-17 12:48:41
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整个YOLO系列的模型除了v1和v2比较古老没有实际项目应用过以外，从v3-v8或多或少都有实践，其中以v5使用频度最高，最早期刚接触YOLO的时候也是一通原理详解学习各种结构可视化，后面实际项目开发越来越多，对于前面的记忆就不多了，正好一个实际问题的需要，这里找时间梳理总结记录一下关于YOLOv5模型超参数相关的内容，梳理备忘，也希望帮到有需要的人。下载官方YOLOv5项目后，在项目目录data
搭建基于Keras的yolo3教程参考：windows10+keras下的yolov3的快速使用及自己数据集的训练 本机情况： 系统：Win10 家庭中文版 CPU：i5-8300 8核 8G内存 GPU：GTX 1060 6G独显注意事项git拉取项目后，第一步看下项目的READ.md: 这个在上面教程中并没有说，一定要指定版本，我是使用conda构建python环境： conda create
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
这两天客户提出来，我们的平板cat /proc/cpuinfo出来的信息中的serial怎么是0. 客户就是上帝啊，没办法，分析找问题贝。 我们先看一下目前的cat /proc/cpuinfo的信息： Processor : ARMv7 Processor rev 5 (v7l)
BogoMIPS : 799.53
Features : swp half thumb fastmult vfp
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2024-08-21 08:04:19
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边是我训练中使用的 .cfg 文件（你可以在cfg文件夹下找到它）： 以下是训练过程中终端输出的一个截图： 以上截图显示了所有训练图片的一个批次（batch），批次大小的划分根据我们在 .cfg 文件中设置的subdivisions参数。在我使用的 .cfg 文件中 batch = 64 ，subdivision = 8，所以在训练输出中，训练迭代包含了8组，每组又包含了8
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2024-06-13 21:47:43
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这篇博客介绍的是如何在Ubuntu系统下配置YOLOV5算法环境。并且运行一个融合YOLOV5的ORB-SLAM2开源代码。0.前言： 安装的软件主要是anaconda，然后anaconda可以帮我们安装python、pytorch这些东西。我的
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
上一篇：Jetson AGX Xavier安装torch、torchvision且成功运行yolov5算法下一篇：Jetson AGX Xavier测试YOLOv4一、前言 由于YOLOv5在Xavier上对实时画面的检测速度较慢，需要采用TensorRT对其进行推理加速。接下来记录一下我的实现过程。二、
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/
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++++++++++++++++++++++++++
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2024-05-30 00:55:11
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