09 2021 档案

u版yolov3详解 --->> 前向推理部分
摘要：推理是detect.py脚本。 一张图像首先经过class LoadImages: 类处理。 经过def letterbox(img, new_shape=(640, 640), color=(114, 114, 114), auto=True, scaleFill=False, scaleup=T 阅读全文
posted @ 2021-09-27 16:32 无左无右 阅读(1336) 评论(0) 推荐(0) 编辑
yolov3 不错的代码段
摘要：图像归一化 原图是1280,720 经过letterbox函数处理后是640,384 （32*12=384） letterbox函数功能是返回最长边为640，并且最短边为32的倍数的图像。 def letterbox(img, new_shape=(640, 640), color=(114, 11 阅读全文
posted @ 2021-09-26 16:11 无左无右 阅读(384) 评论(0) 推荐(0) 编辑
目标检测--IoU，GIoU，DIoU和CIoU三种目标检测loss
摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/94799295 https://zhuanlan.zhihu.com/p/366744055 https://zhuanlan.zhihu.com/p/359982543 Iou GIou DIou CIou IoU：使用最广泛的检测框lo 阅读全文
posted @ 2021-09-26 11:58 无左无右 阅读(839) 评论(0) 推荐(0) 编辑
u版yolov3详解 --->> loss 部分
摘要：u版本的yolo3代码是真的复杂。 loss.py详细的代码注释如下： # Loss functions import torch import torch.nn as nn from utils.general import bbox_iou from utils.torch_utils impo 阅读全文
posted @ 2021-09-24 17:51 无左无右 阅读(692) 评论(0) 推荐(0) 编辑
gitlab 远程仓库回退到指定版本
摘要：参考的这个博客 https://blog.csdn.net/qq_37143673/article/details/85258947 step1：查看提交记录，获得版本号 git log commit 36cc122f5a2218d2b2d4109593a4ec5de589f807 Author: 阅读全文
posted @ 2021-09-24 14:01 无左无右 阅读(1069) 评论(0) 推荐(0) 编辑
u版yolov3详解 --->> 网络部分
摘要：网络部分 网络在/models/yolov3.yaml里面定义，如下： # parameters nc: 80 # number of classes depth_multiple: 1.0 # model depth multiple width_multiple: 1.0 # layer cha 阅读全文
posted @ 2021-09-18 17:19 无左无右 阅读(768) 评论(0) 推荐(0) 编辑
再读目标检测--ssd深度解析
摘要：[目标检测 -- R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN] https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/14767995.html [目标检测 SSD] https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/14769384.ht 阅读全文
posted @ 2021-09-15 20:10 无左无右 阅读(285) 评论(0) 推荐(0) 编辑