DarkNet

caffe darknet4 caffe.proto

caffe.proto是caffe数据结构定义的主要文件，本文主要是在caffe.proto代码的基础上加上了部分中文注释，其中的内容与caffe的prototxt文件中的结构相对应转载：https://blog.csdn.net/weixin_39970417/article/details/80825601//syntax用来指定protobuf的版本syntax="proto2";//pac
qq_wuqingdefeng·2022-12-14 23:16

自动（智能）驾驶系列| 插播 深挖自动驾驶数据集

之前使用数据可能掌握数据的格式和特性放到网络中即可（是darknet格式的么等等），本文不是对如何使用数据集的说明，而是对于数据集为什么有效，他们的硬件方案是什么呢，为什么用这样的方案呢？
MendozaG·2022-12-14 17:47

CUDA Error: an illegal memory access was encountered

linux-x64-v7.6.5.32Opencv版本：3.4.62.按照官网程序测试YOLOV3，报错如下：CUDAError:anillegalmemoryaccesswasencountereddarknet
MartianCoder·2022-12-14 14:04

自动驾驶之多任务方法调研

车，没有红绿灯)、可驾驶区域分割和车道检测三个关键任务速度：TX2上23FPS；TAITANXP上41FPS.自测结果:灵活性:支持三种任务中任意任务的训练组合.Encoderbackbone:CSPDarknet
mathlxj·2022-12-14 13:23

YOLO系列论文精度 & YOLOv2 and YOLO9000

论文关键词总结：DarkNet、YOLO9000、YOLOv2、WordTree、K-Means、多尺度训练、联合训练、passthroughlayer、细粒度的特征、预选BetterAnchorBoxes
Flying Bulldog·2022-12-14 00:27

【课程作业经验】基于MindSpore的YOLOv3-Darknet53的车辆检测计数实现

本项目基于MindSpre框架、YOLOv3-Darknet53、VisDrone数据集实现目标检测与计数。
昇思MindSpore·2022-12-13 22:49

【YOLO学习笔记】YOLO v2网络结构

YOLOv2网络结构1.Darknet-19结构下面为基础网络Darknet-19的结构。19个conv层，5个maxpool层，每次Pooling后增加一倍channel的数量。
Lorin99·2022-12-13 14:13

【目标检测】yolo系列-yolo v2(yolo9000)(2016年)

目录YOLOv2创新点☆BatchNormalizationHighResolutionClassifier(高分辨率图像微调主干网络)☆使用anchorbox先验框☆NewNetwork：Darknet
超级无敌陈大佬的跟班·2022-12-13 14:11

深度学习模型加密（pytorch，onnx，darknet）

文章目录更新时间环境流程介绍代码（onnx，darknet）代码（pytorch）参考文章更新时间最近更新：2022-09环境Python3.8opencv4.5.2.54onnxruntime1.10.0pytorch1.10.2cryptography3.1.1
炼丹去了·2022-12-13 13:32

keras h5—darknet weights模型相互转换

目录一.版本介绍二.保存方式三.转换过程四.参考一.版本介绍keras2.1.5tensorflow1.13.1这里以一个yolov3_tiny模型为案例。二.保存方式首先准备自己的h5模型；这里要注意h5模型的保存方式，不同保存方式，对应不同加载方式，如下：>训练:model.save()>加载:model.load_model()>训练:model.save_weights()>加载:>mod
炼丹去了·2022-12-13 13:31

2016-CVPR-YOLO

论文下载：http://arxiv.org/abs/1506.02640代码下载：https://github.com/pjreddie/darknet此篇博客为半原创，在翻译论文的同时参考了网上的一些翻译与理解
Rhine_Yu·2022-12-12 19:09

[Pytorch]图像在卷积神经网络里都经历了什么？卷积神经网络特征图可视化(以yolov3为例)

文章目录前言一、Yolov31.Darknet53二、特征图像可视化1.可视化函数2.特征可视化总结前言图像卷积神经网络(ConvolutionNeuralNetwork,CNN)是通过Kernel对图像
electric_sheep·2022-12-12 19:35

yolov4 利用模型检测自动生成标注 python

贴上代码和使用方法：importargparseimportosimportglobimportrandomimportdarknetimporttimeimportcv2importnumpyasnpimpo
蓝歌ai·2022-12-12 15:55

YOLO系列解读v1-v7

文章目录一、YOLOv11.核心思想2.网络架构3.损失函数4.优劣性二、YOLOv21.YOLOv2改进点及提升效果2.各改进点2.1batchnorm2.2使用更大分辨率2.3卷积特征提取部分（替换成DarkNet
lyd-y1s1·2022-12-11 23:57

AI大视觉（五) | YOLOv3网络详解与代码实现

在YOLOv3中继续改进，提出了一个更深的、借鉴了ResNet和的FPN的网络Darknet-53。
AI大道理·2022-12-11 14:12

单阶段目标检测模型YoLo系列（一）：YoLoV3详解及代码实现

目录1、YoLoV3网络结构1.1Backbone：Darknet-531.2构建特征金字塔1.3YoLoHead2、yolov3模型预测结果的解码2.1先验框2.2检测框解码2.3置信度解码2.4类别解码
CV技术指南·2022-12-11 14:10

pytorch 模型不同层设置不同的学习率

在目标检测的模型训练中，我们通常都会有一个特征提取网络backbone，例如YOLO使用的darknetSSD使用的VGG-16。
-wxrui-·2022-12-11 11:51

YOLOv3损失函数学习记录

title:YOLOv3date:2021-07-0816:58:38tags:noYOLOv3的网络结构图YOLOv3采用了Darknet53的backbone（采用了Resnet的残差结构），其输出为
目七·2022-12-11 09:17

【视觉感知--目标检测与定位】YOLOV3多目标识别算法

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加TODO:写完再整理文章目录系列文章目录前言一、YOLOV3介绍二、YOLOV3新的网络Darknet-53三、YOLOV3的改进策略
盒子君~·2022-12-10 20:08

Darknet(YOLO)安装与测试笔记（T440p+Ubuntu14.04+OpenCV2.4.10+CUDA7.5）

项目主页：http://pjreddie.com/darknet/yolo/CVPR论文：OnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection参考：http://blog.csdn.net
学为好人·2022-12-10 16:36

ROS学习笔记-ROS+YOLOv4

1.下载darknet_ros包在一个工作空间中进入src文件，下载darknet_ros包cdsrc/gitclonehttps://github.com/leggedrobotics/darknet_ros
超爱嵌入式·2022-12-10 13:42

基于Darknet和Darknet-ROS在Jetson Nano部署yolov3 tiny,进行口罩佩戴检测

单独运行yolov3-tiy进行目标检测下载Darknet源码并编译https://gitee.com/bingda-robot/darknet.git或者上传本地的darknet源码至JetsonNanoscp-r
smileapples·2022-12-10 13:11

深度学习anchor、head、neck、backbone三个术语分别是指什么？

1.backbone：是主干网络，是提取特征的网络，这些网络经常使用的是resnet18，Darknet53等，通常不是我们自己设计的网络，因为这些网络已经证明了在分类等问题上的特征提取能力是很强的。
鼾声鼾语·2022-12-10 02:18

基于VS实现C语言与C++的相互调用

（2）errorC2760二、C++调用C语言三、string转char*的方法四、VS中使用char*可能会导致程序识别错误五、C语言中malloc和calloc的用法一、C语言调用C++1.1示例darknet_own.cpp
mu_xing_·2022-12-09 19:29

【YOLOv4探讨 之六】Darknet Makefile文件解析

DarknetYOLOv4Makefile在YOLOv3基础上有调整，针对CPU并行计算，CPU加速都有改进。
北溟客·2022-12-09 17:24

【darknet源码解析-11】batchnorm_layer.h 和 batchnorm_layer.c解析

本系列为darknet源码解析，本次解析src/batchnorm_layer.h与src/batchnorm_layer.c两个。batchnorm主要完成批归一化操作。
caicaiatnbu·2022-12-09 15:27

yolov4-tiny通过pytorch导出不带split算子的onnx

onnx算子，不支持过深的模型结构，我最爱的Yolov5,v6,v7等高精度目标检测模型都无法移植上去，那就只能把眼光放回几年前尝试移植yolov3tiny和yolov4tiny，结果发现这玩意它要么darknet
XINFINFZ·2022-12-09 14:04

卷积运算和特征图的维度变换

比如Darknet对416*416*3的第一层卷积操作之后得到的是208*208*32,所以卷积核的后两个维度是3,32(整体为3*3*3*32)。也就是说卷积核的前两个长度
挽云归·2022-12-09 12:45

Netron 可视化网络结构

,.pb,.pbtxt),Keras(.h5,.keras),CoreML(.mlmodel),Caffe(.caffemodel,.prototxt),Caffe2(predict_net.pb),Darknet
苍蓝儿·2022-12-09 08:36

Darknet卷积层算力评估

darknet是用C语言开发的一款非常精简高效的推理框架，它的开发者也是YOLO的作者，关于darknet推理环境的介绍网上有很多，不再过多介绍，这里只是尝试解读darknet推理过程中的一些细节知识点
papaofdoudou·2022-12-08 22:22

【RK3399+RK1808】NPU算力集成

专用芯片RK1808，RK1808内置的NPU算力最高可达3.0TOPs，支持INT8/INT16/FP16混合运算，最大程度兼顾性能、功耗及运算精度，支持TensorFlow、Caffe、ONNX、Darknet
暴走的阿Sai·2022-12-08 22:47

【RV1126/RV1109学习笔记】#RKNN篇#（3）RKNN模型转换示例

文章目录一、概述二、模型转换流程三、模型转换参考示例四、执行模型转换一、概述RKNN-Toolkit支持Caffe、TensorFlow、TensorFlowLite、ONNX、Darknet、Pytorch
丨匿名用户丨·2022-12-08 19:02

Apple M1芯片 darknet、yolo3、opencv配置

1、正常进入darknet网址进行配置https://pjreddie.com/darknet/install/2、安装homebrew3、使用指令brewinstallopencv@3安装opencv4
The_Dan·2022-12-08 15:50

Yolov3 CPU推理性能比较-Onnx、OpenCV、Darknet

为实时目标检测应用程序选择正确的推理框架变得非常具有挑战性，尤其是当模型应该在低功耗设备上运行时。在本文中，你将了解如何根据你的需要选择最佳的推理检测器，并发现它可以给你带来巨大的性能提升。通常，当我们将模型部署到CPU或移动设备上时，往往只关注于轻量级的模型体系结构，而忽略了对快速推理机的研究。在研究CPU设备上的快速推理时，我测试了提供稳定pythonAPI的各种框架。今天将重点介绍Onnxr
woshicver·2022-12-08 13:49

darknet yolov3 训练自己的数据集，Cannot load image ““ STB Reason: can‘t fopen报错解决

项目场景：利用darmet+yolov3训练自己的数据集。首先,图片标注、制作数据集、训练的过程，网上有很多教程，我主要参考了这两个，他们里面有python代码，可以直接用。链接1：https://blog.csdn.net/qq_33728095/article/details/116331714链接2：https://blog.csdn.net/john_bh/article/details/
NENGSHUIYIZHOU·2022-12-08 12:37

【ROS-3】实现图像目标检测-2

/devel/lib/python2.7/dist-packages/darknet_ros_msgs/')fromdarknet_ros_msgs.msgimp
WXG1011·2022-12-08 11:30

【ROS-3】ROS实现图像目标检测-1

1、darknet-ros下载及编译GitHub-leggedrobotics/darknet_ros:YOLOROS:Real-TimeObjectDetectionforROS直接下载zip就行，解压到
WXG1011·2022-12-08 11:00

Backbone、Neck、Head

Backbone一般用于特征提取，如：VGG、ResNet、DenseNet、MobileNet、EfficientNet、CSPDarknet53、Swin-Transformer等。
sun_m_s·2022-12-08 01:00

深度学习head、neck、backbone三个术语分别是指什么？

1.backbone：是主干网络，是提取特征的网络，这些网络经常使用的是resnet18，Darknet53等，通常不是我们自己设计的网络，因为这些网络已经证明了在分类等问题上的特征提取能力是很强的。
AI界扛把子·2022-12-08 01:56

深度学习之 epoch batch iteration

知识点无论是使用yolo3，4都是一样的过程，例如使用yolo3去训练的时候，使用参数tran来训练，darknet的好处是可以使用opencv直接来进行模型推理，但是在训练过程中，我们经常会遇到以下这些单词
qianbo_insist·2022-12-07 15:26

Paddlehub行人检测

mirror.baidu.com/pypi/simpleimportpaddlehubashubimportcv2importospedestrain_detector=hub.Module(name="yolov3_darknet53
氿 柒·2022-12-07 14:06

【目标检测】 YOLO v2白话理解

1.主干网络的更新使用了darknet19代替了原来的vgg16，mAP基本没变但参数量减少，从而训练和预测的速度提高。我认为主要功劳是通过引入1×1卷
ayitime·2022-12-07 12:30

YOLO 训练和 检测技巧

注意根据特定任务对anchor进行修改，方法参考https://github.com/pjreddie/darknet/issues/911.
haithink·2022-12-07 05:07

地平线 旭日X3 PI (三) 模型转换

文章目录更新时间准备工作转换流程模型转换结果记录参考文档开发机环境配置去年在x3sdb上yolov3darknet自训练模型转换流程，供参考。
炼丹去了·2022-12-06 19:42

深度学习原理31——通道上的数拼接和相加的区别

拼接是Concatenate，就是在通道深度上扩展，比如两个512通道的特征图结合成1024个通道的特征图，通道数增加，比如在YOLOv3的主干网络Darknet-53中用到了拼接
晓码bigdata·2022-12-06 14:32

YOLOv4在ROS-Melodic上的部署-libtorch（附源码，非Darknet）

有关YOLOv4-LibTorch的部署可以看我的这篇博客。然后移植到ROS-Melodic上就相对简单了。直接上GitHub链接吧。初版可能有点乱，但是注释挺详细，欢迎交流经验哈~2020.12.16更新YOLO4-libtorchGPU版本的ROS实现CPU版：GitHub-wsx000/YOLOv4-LibTorch-CPU-ROS-deployment:thisisaDeploymento
地球被支点撬走啦·2022-12-05 12:00

darknet框架GPU编译安装

Darknet:OpenSourceNeuralNetworksinC1、darknet下载gitclonehttps://github.com/pjreddie/darknet.gitcddarknet
King_key·2022-12-05 10:27

YOLO系列优化策略与电力巡检案例

目录前言一、PP-YOLO深度解析YOLOv3及优化模型PP-YOLO深度解析PP-YOLO模型结构二、YOLO优化策略详解0.目标检测模型优化方法1.YOLOv3-DarkNet53优化2.PP-YOLO
荪荪·2022-12-04 11:18

YOLO基础教程（十）：YOLO训练过程中参数可视化

/darknetdetectortraincfg/voc.datacfg/yolov3-tiny.cfgyolov3-tiny.conv.15-gpus0,12>1|t
SORI-·2022-12-03 18:14

opencv进阶-(windows10 64位 C++)openVINO2021版安装与开发配置

支持TensorFlow、caffe、torch、darknet等框架。支持openVINOIE加速执行。支持加载openVINO预训练模型加载。
超爱嵌入式·2022-12-03 15:38
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