batch:每一次迭代送到网络的图片数量，也叫批数量。增大这个可以让网络在较少的迭代次数内完成一个epoch。在固定最大迭代次数的前提下，增加batch会延长训练时间，但会更好的寻找到梯度下降的方向。如果你显存够大，可以适当增大这个值来提高内存利用率。这个值是需要大家不断尝试选取的，过小的话会让训练不够收敛，过大会陷入局部最优。subdivision：这个参数很有意思的，它会让你的每一个batch
**在此整理记录3060配置YOLOv5环境安装过程：** 安装过程太复杂，记录一下，本文章自用，也给大家参考一下 首先就是python和anaconda的安装，不过多赘述，可以按照以下教程来pycharm安装，我选择的是3.9anaconda安装anaconda配置环境 pytorch安装轮子下载链接：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.h
因为实习工作的需要，要做一些目标检测的项目。用到了一些目标检测的网络，那就记录一下，这次就先记录一下yolov3的训练之路吧。1.数据集的准备安装labelImg软件，来标注自己的数据集。pip install PyQt5 -i http://pypi.douban.com/simple/
pip install labelimg安装完之后再终端输入labelimg就行，之后就可以开始标注数据了。
上篇 快速玩转Yolov5目标检测—没有好的显卡也能玩（一） 已经将YoloV5在我的笔记本电脑上快速跑起来了，因为电脑显卡一般，所以运行的CPU版本，从推理结果来看，耗时还是蛮高的，如下图，平均每帧0.45秒左右：理论上这已经能满足很多场景下的需求了，比如明火报警、不带安全帽报警等等，不过还是想试下在GPU下的推理表现
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）ubuntu18.04下darknet的yolov3测试以及评价指标yolov3测试及评价训练可视化（Avg_loss Avg IOU）方法一方法二第一步、格式化log第二步、绘制loss第三步、绘制Avg IOU批量测试第一种、生成测试集的txt文件命令如下执行命令第二种、一、生成测试集的测试图片1）替换detector.c2）修改detector.c3）make4）开始批量测试AP，m
文章目录1. 依赖类库2. 相关下载(可跳过本步,依据后面步骤按需下载)3. 源码调试3.1 下载源码3.2 下载预训练模型3.3 下载数据集4. 运行代码4.1 用VSCode打卡项目文件夹4.2 运行测试代码5. 问题5.1 若提示页面文件太小，无法完成操作，则需要调高虚拟内存大小。5.2 若提示错误：BrokenPipeError，将utils/datasets.py的87行的num_wo
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 V1 （45fps，fast version150fps）paper: http://arxiv.org/abs/1506.02640
pytorch代码：https://github.com/xiongzihua/pytorch-YOLO-v1
1. idea此前的目标检测将问题看成是分类问题，而yolo看成是一个回归问题yolo非常快，可以达到一秒45帧的速度yolo在运行时将整张照
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
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
现在说明一下 本文绝对没在本站里看贴 只是为了给自己收藏 没有吹 b的意思 给自己看而已 也不需要这个站对自己有什么好处目前人体姿态估计总体分为Top-down和Bottom-up两种，与目标检测不同，无论是基于热力图或是基于检测器处理的关键点检测算法，都较为依赖计算资源，推理耗时略长，今年出现了以YOLO为基线的关键点检测器。玩过目标检测的童鞋都知道YOLO以及各种变种目前算是工业落地较多的一类
1.yolov3-voc.cfg(参考很多文章写的汇总，有些写了但还是不是很懂，如果有误请及时指正)[net]
# Testing 测试模式
# batch=1
# subdivisions=1
# Training 训练模式
batch=64
-------------------------------------------------------------------------------------------------训练心得 1. 在yolo中训练时，修改源码文件detector后需要make clean 后重新make，修改cfg文件后不需要 2. 很多博客中会要求修改src中的yolo.c文件，其实那是早期的版
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
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
提示：GPU-manager 安装为主部分内容做了升级开箱即用 文章目录前言一、约束条件二、使用步骤1.下载镜像1.1 查看当前虚拟机的驱动类型：2.部署gpu-manager3.部署gpu-admission4.修改kube-4.1 新建/etc/kubernetes/scheduler-policy-config.json4.2 新建/etc/kubernetes/scheduler-exte
### PyTorch不用GPU
在深度学习领域，使用图形处理器单元（Graphics Processing Unit，GPU）来加速模型的训练和推理已经成为一种标准做法。然而，对于一些小型项目或者资源有限的环境（如个人电脑或嵌入式设备），可能无法使用GPU来进行加速。对于这些情况，PyTorch提供了一种在CPU上运行的解决方案，使得用户可以在没有GPU的情况下仍然能够进行深度学习的任务。
原创
2023-08-13 08:09:12
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lab3实验报告一、实验思考题Thinking3.1为了保证在envs中顺序与在Env块的顺序相同。Thinking3.2低10位表示Env在envs中的位置，高位表示调用分配函数的次数。如果只有低位，Thinking3.3操作系统采用的布局没有真正的内核进程，用户可以通过临时变成内核态来获得内核空间的管理权限。所以保存boot_pgdir可以实现访问相应内核区域。
UTOP是用户可以使用空间的最
