随笔分类 - 34.yolo
摘要：from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter writer = SummaryWriter('save') #建立一个保存数据用的东西，save是输出的文件名 dummy_input = torch.rand(512, 1, 28, 28) #
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摘要：tensorboardX跟tensorboard在使用上是基本一样的，区别可能仅在于一个是大佬开发的，一个是PyTorch官方与TensoBoard合作的。tensorboardX已经被deprecated了，并且不再维护了，用 from torch.utils.tensorboard import
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摘要：1、为什么通过添加nbs变量来扩大batch_size，而不是直接扩大batch_size的大小？首先，增大batch_size有三点好处：（1）内存的利用率提高了，大矩阵乘法的并行化效率提高；（2）跑完一次epoch(全数据集)所需迭代次数减少，对于相同的数据量的处理速度进一步加快；（3）一定范围
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摘要：pytorch的模型文件中经常看到后缀名为.pt, .pth, .pkl的pytorch模型文件, 他们之间其实没有任何区别，只是因研发人员的习惯不同保存文件的后缀名Pytorch官网中以.pt格式保存的方式较多。 torch.save：保存序列化的对象到磁盘，使用了Python的pickle进行序
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摘要：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 一批训练样本的样本数量，每batch个样本更新一次参
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摘要：1.Batch_Size(批尺寸) 该参数主要用于批梯度下降算法(Batch Gradient Descent)中，批梯度下降算法是每次迭代都遍历批中的所有样本，由批中的样本共同决定最优的方向，Batch_Size 正是批中的样本数量。 若数据集比较小，可以采用全数据集(Full Batch Lea
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摘要：最近在实验室做行人检测的项目，希望最后可以做到硬件上面去，所以挑选了yolov3的tiny版本。在实验室专有行人数据集下训练，检测效果还不错，在1080ti上推断速度达到了30fps, 这里和大家一起撸一下yolov3-tiny的网络结构： 相比于yolov3, tiny版本将网络压缩了许多，没有使
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摘要：yolo3-tiny是yolo3的简化版本，主要区别为、主干网络采用一个7层conv+max网络提取特征（和darknet19类似），嫁接网络采用的是13*13、26*26的分辨率探测网络，结构如下。yolo3-tiny的优点主要是，网络简单，计算量较小，可以在移动端或设备端运行。缺点为精度也比较低
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摘要：一、背景介绍 YOLO算法全称You Only Look Once，是Joseph Redmon等人于15年3月发表的一篇文章。本实验目标为实现YOLO算法，借鉴了一部分材料，最终实现了轻量级的简化版YOLO——tiny YOLO，其优势在于实现简单，目标检测迅速。 [1]文章链接：https://
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摘要：原文：https://blog.csdn.net/u010122972/article/details/83541978 优点Darknet是一个比较小众的深度学习框架，没有社区，主要靠作者团队维护，所以推广较弱，用的人不多。而且由于维护人员有限，功能也不如tensorflow等框架那么强大，但是该
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