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
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
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
目录显卡内存所需的内存主频内存大小中央处理器(CPU)CPU和PCI-ExpressPCIe通道和多GPU并行所需的CPU核数所需的CPU主频硬盘/ SSD电源装置（PSU）CPU和GPU散热风冷适用于多个GPU的水冷方案大机箱散热？制冷总结主板电脑机箱显示器关于组装PC的一些话结论深度学习的计算量非常大，需要配多个内核的快速CPU吗？买快的CPU会不会太浪费？搭建深度学习系统时，在不
1. YOLO2代码在window下的训练代码： https://github.com/AlexeyAB/darknet原始代码： https://pjreddie.com/darknet/Tips: 1. 虽然要求OPENCV版本为2.4.13或2.4.3以上，VS2015，但实际上改一下代码中opencv和VS的配置信息，低版本也可以，本人版本opencv2.4.10 + VS2013。
Contents1 绪论2 Better3 Faster(从网络框架角度)4 Stronger 1 绪论
YOLOv2的论文全名为
YOLO9000: Better, Faster, Stronger ，
是对于yolov1的改进。 这篇论文的主要工作有：
使用一系列的方法对YOLOv1进行了改进，在保持原有检测速度的同时提升精度得到YOLOv2；
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
确定自己配好yolov3的环境了，跑官方的例子也成功后，现在考虑自己的数据。首先确定自己cuda环境是否设置好了（我自己是重新加了环境变量，具体请百度）。 按着官方教程顺序来吧。1在darknet-master\build\darknet\x64目录下，复制一个yolov3.cfg，另存为yolo-obj.cfg。打开yolo-obj.cfg（用notepad、vscode之类的），需要做一些修改
本人使用的是linux平台，按照YOLO网页0https://pjreddie.com/darknet/yolo/的步骤操作进行下载darkenet程序包以及编译，之后可尝试用VOC2007的数据集测试一下。下载好的darknet程序包如下图所示： 注：上图摘自一篇博客上的， 那么现在有了大佬给我们提供的强大工具，我们下一步该如何用起来呢？ 第一部分：制作自己的数据集
yolov5训练自己的数据最近项目涉及计算机视觉，前期已训练了一些模型，但实时识别性能上总是有些欠缺，听说yolov5进行了深度模型压缩，可以快速提高识别效率，所以就把代码拉下来试试，参考项目地址：https://github.com/ultralytics/yolov5 文章目录yolov5训练自己的数据准备工作一、准备数据二、调整参数1.调整data中yaml文件2.修改model下yaml文
心平气和按照流程操作，万不可急于求成。
目录1. 下载YOLO代码工程2. 配置所需环境3. 修改相应配置文件及代码4. 训练1. 下载YOLO代码工程 我先声明，因为yolov5一直在不断更新，我们以YOLOv5-v7.0版本展开。 Gitcode下载链接：文件 · v7.0 ·
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
yolov7从环境配置到训练自己的数据集人体姿态估计AlexeyAB版本前言本文将会持续更新！ 前几天美团发布yolov6，已经让人学不过来了，今天又看到yolov7发布，并且有AB大佬站台！本文将使用yolov7的过程记录下来，尽量从环境配置、测试到训练全部过一遍。 电脑基本配置： 1.Ubuntu20.04 2.cuda+cudnn 3. 4.GPU==3060ti一、环境配置相
我的CSDN博客：我的公众号：工科宅生活概述新的YOLO版本论文全名叫“YOLO9000: Better, Faster, Stronger”，相较于YOLO主要有两个大方面的改进：第一，作者使用了一系列的方法对原来的YOLO多目标检测框架进行了改进，在保持原有速度的优势之下，精度上得以提升。第二，作者提出了一种目标分类与检测的联合训练方法，通过这种方法，YOLO9000可以同时在C
把游戏角色的 体力、血值、内力、经验通过进度条组件动态读取显示出来，并且通过api函数SendMessage来实现进度条颜色的变化，这里我们设置了血，体力，内力，经验的不同颜色，会根据游戏时时变化百分比例，调用大漠的OCR先把数值读出来，然后换算成进度调的百分比。
第18课511遇见易语言大漠内力体力判断时时显示 易语言源码：.版本 2
.子程序 体力变化
.局部变量 str,
训练自己的数据集1 数据的标注（1）labelimg的安装（2）labelimg的基本操作2 数据的转换（1）PascalVOC数据格式（2）YOLO数据格式（3）COCO数据格式（4）VOC格式数据集转YOLO格式3 训练模型（1）数据配置（2）训练（3）性能评估（4）使用自己训练的模型进行检测4 AutoDL训练（1）租赁显卡并打开终端（2）下载代码并解压（3）配置环境与上传数据（4）测试环
YOLOV3的编译及训练（Windows10）1.所用的环境win10系统 VS2015 CUDA8.0/CUDA9.0（都有试过） CUDNN6.0 OpenCV3.3 推荐： 我是在release x64下编译的编译VS与OpenCV编译VS与CUDA 这两个链接写的很好，照着编译就可以，使用与所选版本 另外还需要处理一下cudnn与CUDA比较简单cudnn与CUDA的配置 以上都完成以后我
文章目录一、下载YOLOX代码二、配置文件修改数据集参数三、开始训练报错1：no model named 'yolox'报错2：No such file or directory: '/ai/pytorch/YOLOX-main/datasets/VOCdevkit/VOC2012/ImageSets/Main/trainval.txt'四、 使用训练完的模型进行预测报错：no model na
文章目录Google Colab免费GPU使用教程什么是Google Colab？让Google Colab随时可用在Google云端硬盘上创建文件夹创建新的Colab笔记本设置GPU使用Google Colab运行基本Python代码使用Google Colab运行或导入.py文件如何改变文本的样式下载泰坦尼克号数据集（.csv文件）和显示前5行从Github 仓库中克隆project到Goo
