随笔分类 - 视觉 / 目标检测 / YOLOv1
yolo的原理
摘要：原理【每个网格直接预测物体的边界框及其类别概率】 单一前向传播：YOLO采用单一的神经网络模型，一次前向传播直接完成对象检测任务，而不需要多个处理阶段。 网格划分：输入图像被划分成网格单元，每个网格单元负责检测图像中的对象。 多尺度检测：YOLO同时检测不同尺寸的对象，通过多层卷积网络实现。 边界框
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darknet和yolo的关系
摘要：Darknet也包含了卷积层、池化层、激活函数等组件，可以用来搭建卷积神经网络。实际上，Yolo算法就是基于Darknet框架实现的，也可用其他框架实现
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跑通darknet官网的案例
摘要：到底是哪里的问题 没有编译darknet！！！！！！，编译后会在darknet生成libdarknet.so 文件 我电脑显卡内存太小了。所以不能用来训练。 一、下载数据集 二、划分数据集 1. 划分哪里的数据集，又是怎么划分的 1. 运行test.py将数据集【这一步在官网是没有的，不执行它又会报
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2023/2/24 再次安装darknet
摘要：还是建议先看英文，翻译过来是真的不准 官网: https://pjreddie.com/darknet/yolo/Github: https://github.com/pjreddie/darknet.git 注：下载的yolov3-tiny.weights权重文件，后面使用的时候，就要用yolov
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yolo训练自己的权重文件
摘要：分类器训练的官网教程：https://pjreddie.com/darknet/train-cifar/ 训练官网：https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 可以用官网给的数据集，跑通训练yolo权重文件 一、训练环境 需要ubuntu系统环境，然后安装上nvidia的显
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Darknet（废了）
摘要：Darkent是个轻量级深度学习训练框架，用c和cuda编写，支持GPU加速。你可以理解为darknet和tensorflow,pytorch,caffe,mxnet一样，是用于跑模型的底层【框架】 Darkent,并且设计了多种yolo系列模型，这些模型顺理成章地用他自己开发的darknet框架来
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