提出的扩展ELAN（E-ELAN）完全没有改变原有架构的梯度传输路径，而是使用组卷积来增加添加特征的基数，并以shuffl
环境信息板卡：MLU270-S4模型：yolov7模型链接：https://github.com/WongKinYiu/yolov7.gitpt文件：https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7.pt环境准备下载模型和权重git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov
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2023-08-10 22:25:12
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这篇博客主要记录博主在做YOLOv7模型训练与测试过程中遇到的一些问题。首先我们需要明确YOLO模型权重文件与模型
原创
精选
2023-03-17 13:34:35
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Ren'Py是一款用于制作视觉小说和交互式故事的自由软件，同时也支持制作其他类型的2D游戏。Ren'Py使用Python编写，并且包含了一个简单易学的脚本语言，以及一个强大的图形界面和调试工具。Ren'Py提供了许多内置功能，如文字、图片、音频和视频处理，还可以通过Python代码对这些元素进行更高级的控制。此外，Ren'Py也支持自定义主题、插件和翻译等扩展功能。该软件已经被广泛应用于制作各种类
#为方便自己查看，比较啰嗦。。。。。 1、数据集划分（代码来自别人的分享项目中的一个文件，在项目中能跑通，单独文件能否跑通，还没试）：import os
import random
import xml.etree.ElementTree as ET
from PIL import Image
import numpy as np
#from utils.utils import g
分析论文与目标开发可在标准GPU上训练的实时对象检测。他们探索了添加新功能（例如镶嵌数据增强，Mish激活和YOLO v3架构的DropBlock正则化）的性能和速度折衷，这些功能已进行修改以适应这些新功能。YOLOv4希望实现高精度并执行实时检测，因为大多数精确模型都不是实时的。测试各种新功能及其组合，这些新功能及其组合据称能够增强大型数据集上CNN的准确性。YOLOv4是基于原始YOLO模型的
先前的YOLOv7模型是pytorch重构的，并非官方提供的源码，而在博主使用自己的
原创
2023-03-04 16:21:02
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0. 写在前面 本篇介绍SPP模块、FPN模块模块，主要也是对YOLOv5的内容的补充：Yolo系列算法-理论部分-YOLOv4- Yolo系列算法-理论部分-YOLOv5 上一篇： &n
1. YOLOv3的关键改进新的网络结构： yolo3采用Darknet53作为检测的backbone，最关键的是引入了ResNet的残差块结构，有53层卷积的DarkNet因为identity避免梯度消失现象。 关于网络结构可以参考博文。多尺度特征检测 不同于v2版本的passthrough层来检测不同大小的目标，v3更进一步的结合FPN的思想实现检测不同大小的目标。我们知道在浅层网络容易获得目
文章目录前言一、Windows环境下运行YOLOV41.运行环境2.下载源代码3.下载权重文件4.将工程导入到Visual Studio20195.编译生成可执行文件6.检验效果二、Linux环境下运行YOLOV41.运行环境2.克隆或者下载源代码3.下载权重文件4.编译源代码5.检验效果总结 前言最近对图像识别比较感兴趣，于是就想了解一下比较流行的YOLO算法，在这里我学习的是YOLOV4版本
总共有两个文件需要配置，一个是，这个文件是有关模型的配置文件；一个是，这个是数据集的配置文件。训练用到之前提到的三
前言：这里的前提是使用labelimg进行标注，标注生成文件类型是voc类型的xml。首先需要对采集的图片进行标准处理，这个在之前的文章中有做介绍，可以直接导航过去labelImg标准图集技巧一、图片和生成的XML文件对应在进行标注的时候可能会有漏标的情况出现，这时候就会导致图片名和生成的XML文件名不一一对应，因此需要对图集及生成的XML文件进行处理。解决方案：因为xml文件名是根据被标注的图片
# 从YOLOv7 PyTorch转Darknet：实现目标检测算法的转换
目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它可以帮助计算机识别图像或视频中的不同物体，并定位它们的位置。YOLOv7是一种流行的目标检测算法，而Darknet是一个用于训练深度神经网络的框架。在本文中，我们将介绍如何将使用YOLOv7 PyTorch训练的目标检测模型转换为Darknet格式，以便在Darknet框架中进行部
原创
2024-03-25 06:18:11
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这里是目录，可以自行空降哦~数据集采样数据标注工具安装初始化项目开始标注数据导出模型训练YOLOV5安装文件配置模型训练模型验证结语 数据集采样由于本次的任务是训练自己的数据集，因此我们直接采用OpenCV来进行直接采集。采集好的数据样本一共56张图片。 这里奉上我的采样脚本：#Author: Elin.Liu
# Date: 2022-11-13 16:17:31
# Last Modifie
[net]
# Testing 测试模式
# batch=1
# subdivisions=1
# Training 训练模式
batch=64 一批训练样本的样本数量，每batch个样本更新一次参数
YOLOv3理论篇YOLOv3实践篇工程框架：本文基于YOLOv3大体结构进行实现，采用VOC2028数据集进行测试，一份安全帽和人两个类别的检测数据集，数据总共7581帧图片。工程框架结构如下图所示： config作为参数文件用于保存训练参数、测试参数、模型参数、路径参数等信息;data文件夹下保存数据处理相关文件，包括用于数据增广的augmentation.py，用于TFRecor
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2024-03-16 00:40:45
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前段时间YOLOv7发布，一直没时间去复现，今天正好有时间，简单复现下。1.必要环境 我的环境是：Windows10+python3.9.7+CUDA11.1+CUDNN8.1.1+torch1.8。此环境配置不再多说，网上有很多的教程。本篇主要记录
1.训练yolo识别人物导出pt文件2.使用win32进行屏幕截图和鼠标移动 3.使用导出的pt文件进行推理(pt文件将在完善后发出) 屏幕截图获取屏幕->检测目标的坐标->取中心点->计算距离获取最近的敌人坐标->移动鼠标到中心点 数据集整理后上传鼠标移动到目标传入两个参数分别为鼠标距离人物中心点的x,y坐标距离import win32gui, win32ui, win3
首先放实验效果 上面的都为DJI_0418.JPG切成的小图片，原始图片分辨率为5280*3956，上文一共切成了30份import argparse import time from pathlib import Path import numpy as np import cv2 import torch import torch.backends.cudnn as cudnn from nu
跑冒滴漏监测系统应用计算机视觉和深度学习技术对危化品生产区域实时检测，跑冒滴漏监测系统当检测到液体泄露时，立即抓拍存档告警并回传给后台监控平台方便人员及时处理，提高图像数据的实时监控效率。跑冒滴漏监测系统7*24小时不间断对监控画面实时分析监测，避免意外事故发生，同时降低人力巡检的劳动强度，保证人员安全降低运营成本。
