03 2023 档案
摘要：YOLOv8自用训练教程—训练、测试、推理 一、训练方式 1、代码中直接执行train.py （1）路径：ultralytics/yolo/v8/detect （2）训练参数配置文件：ultralytics/yolo/cfg/default.yaml 2、安装ultralytics包 pip ins
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摘要：fasterrcnn中ROI Pooling 与 SPP 理解、 一、结构说明 1、box_roi_pooling在FaterRCNN整体框架中对应ROIpooling位置 2、POIpooling后接全连接层网络Two MLPHead 1）参考代码：faster_rcnn代码解析 二、ROI po
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摘要：1、Fast RCNN对RCNN的改进：参考链接 1）ROI Pooling的加入，使得Fast RCNN相比于RCNN在两个方面有了较大的改善： （1）由于ROI Pooling可接受任意尺寸的输入，warp操作不再需要，这有效避免了物体的形变扭曲，保证了特征信息的真实性 （2）不需要对每个pro
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摘要：1、emplace 1）emplace (pos, args)：在某个迭代器位置插入（构建）一个新对象 std::vector<int> myvector = {10,20,30}; // -> 10,100,20,30 auto it = myvector.emplace ( myvector.b
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摘要：参考1、 一、Mat转vector 1、生成1xN的vector对象 1）Mat对象直接转换成vector对象 （1）主要是将Mat对象转换为单通道、单行的Mat对象！然后就可以直接转换成vector对象 Mat src = imread("a.jpg"); // 通用转换 vector<int>
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摘要：make-sense | 图像标注工具 1、用来查看已标注coco数据集 1）标注结果 （1）txt文件，一张图片一个标注 （2）在标注txt文件夹中手动添加一个label 2、导入label
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摘要：1、案例数据下载 1）-f 配置案例的下载内容，会自动下载到案例文件夹中 downloader.py -d D:/Programs/TensorRT-8.4.1.5/ -f ./yolov3_onnx/download.yml 2、downloader.py中修改下，后面运行程序就无需配置参数！
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摘要：五种网络的比较 Yolov5代码中的五种网络，内容基本上都是一样的，只有最上方的depth_multiple和width_multiple两个参数不同。就是这两个参数（网络深度和网络宽度）决定着四种版本的不同。
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摘要：YOLOv5的Backbone详解、 1、参数 # Parameters nc: 80 # number of classes depth_multiple: 0.33 # model depth multiple width_multiple: 0.50 # layer channel multi
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摘要：官网链接、 1、命令 1）没有模型配置，只能通过--model配置加载预训练模型 python train.py --epochs 5 --batch-size 4 --workers 4 --img 224 --data E:\数据集\flower_photos\flower_data --mod
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摘要：YOLOv5 小目标检测、无人机视角小目标检测 1、图片分割、标签生成 因为我们要检测的图像分辨率很大，比如无人机拍摄的图片尺寸为5630x4314，但又有些目标很小，如果直接把图像缩放到640x640训练的话，效果不好，很多小目标就检测不到了。 因为：yolov5使用了5次下采样，最后输出的特征图
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摘要：一、以下是验证(Validate)部分 1、NMS # NMS # targets的xyxy targets[:, 2:] *= torch.tensor((width, height, width, height), device=device) # to pixels lb = [targets
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摘要：1、scale_boxes() def scale_boxes(img1_shape, boxes, img0_shape, ratio_pad=None): # Rescale boxes (xyxy) from img1_shape to img0_shape if ratio_pad is N
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摘要：1、如果安装了comet_ml，会自动启动该功能 2、安装后，应该是缺少配置的原因，训练最后会报错！这是是要上传结果失败的意思！ COMET ERROR: Upload failed because of invalid Comet API key; please set COMET_API_KEY
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摘要：1、加载coco128.yaml报错！ 1）错误提示 UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0x80 in position 262: illegal multibyte sequence 2）解决方法 （1）在coco128.yaml头
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摘要：一、GoogleNet提出的inception结构：参考链接、inception百度百科、 1、传统inception结构具有的特点： 1）原始Inception 结构采用1 × 1、3 × 3和5 × 5三种卷积核的卷积层进行并行提取特征。这可以加大网络模型的宽度，不同大小的卷积核也就意味着原始I
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摘要：BatchNorm() 1、BatchNorm2d原理：参考链接 1）Batch Norm 只是插入在隐藏层和下一个隐藏层之间的另一个网络层。 它的工作是从第一个隐藏层获取输出并在将它们作为下一个隐藏层的输入传递之前对其进行标准化。 2）是以 一个 batch 为统计单位，在 C（channel）
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摘要：1、workers_per_gpu设置为0，使得数据读取过程为单进程模式，这样才能调试，默认处于多进程模式，无法进入__getitem__函数。参考链接 2、如果直接将workers_per_gpu=0会报错： 'persistent_workers option needs num_workers
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