darknet源码剖析第21页

npu开发简介

提供AI开发工具：支持模型快速转换、支持开发板端侧转换API、支持TensorFlow/TFLite/Caffe/ONNX/Darknet等模型。提供AI应用开发接口：提供RKNN跨平台

Amao_come_on·2023-02-04 14:31

YOLOV4 中断恢复训练 --resume

mostrecentcalllast):File"train.py",line538,intrain(hyp,opt,device,tb_writer,wandb)File"train.py",line81,intrainmodel=Darknet

BABABSBC·2023-02-04 10:21

Ubuntu18.04 + NVIDIA Driver + CMake3.17 + CUDA10.0 + CUDNN 7.6.5 + FFmpeg + OpenCV4.2.0 + DarkNet

环境需求Ubuntu18.04NVIDIADriverCMake3.17CUDA10.0CUDNN7.6.5FFmpegOpenCV4.2.0DarkNetSeetaFace6安装Ubuntu18.04

你有多高·2023-02-04 08:56

yolov5 VS yoloX VS yolov8

YOLOv5-6.0版本的Backbone主要分为Conv模块、CSPDarkNet53和SPPF模块。

Azure1120·2023-02-04 08:56

基于darknet框架分类器训练

文章参考链接地址：https://pjreddie.com/darknet/train-cifar/由于实际的业务数据的要求，需要得到与之匹配的预训练模型，本文将使用YOLO的网络进行预训练，得到适合自己的分类器

IceMiao433·2023-02-04 08:25

darknet使用自己的数据集图像分类

首先是数据存放的地方：打开我们编译好的darknet文件存放我们自己的数据：darknet-master是我编译好的darknet文件找到data文件将自己的数据集放入（这里的是花的一个数据集）我使用train

贫僧这就还俗、·2023-02-04 08:24

Darknet框架解读

1.test_detector的调用路径：这里重点介绍load_alphabet函数：程序退出时，会清理这些图片分配的资源：

papaofdoudou·2023-02-04 08:20

基于DarkNet框架实现YOLOV4的训练

YOLOV4论文：《Yolov4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection》项目代码：AlexeyAB/darknet一、编译源码GitHub上下载项目源码Linux

猪不爱动脑·2023-02-04 08:19

darknet框架

darknet是一个较为轻型的完全基于C与CUDA的开源深度学习框架，其主要特点就是容易安装，没有任何依赖项（OpenCV都可以不用），移植性非常好，支持CPU与GPU两种计算方式。

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2023-02-04 08:17

darknet 框架实现图像分类&检测

一Windowsdarknet安装源码：https://github.com/AlexeyAB/darknet适用windows系统。配置与编译darknetVS工程。

莫默1217·2023-02-04 07:44

Too many or too few labels的问题解决

前言在用darknet框架训练分类模型时遇到了不停打印Toomanyortoofewlabels的错误提示信息，如下所示：分析打印该错误提示信息的相关代码在src/data.c中，如下所示voidfill_truth

ltshan139·2023-02-04 07:43

DarkNet框架实现分类任务避坑指南（附安装包）

声明：本文仅分享技术，无其他文章目录***声明：本文仅分享技术，无其他***这个框架真的非常非常非常小众，入坑需谨慎DarkNet对编译环境有要求配置前的准备环节1、DarkNet源码封装（安装包如果失效了

ZRX_GIS·2023-02-04 07:09

【源码剖析】Launcher 8.0 源码 (12) --- Launcher 启动流程第五步之计算桌面各布局细节参数

第四步主要讲解了桌面布局的创建与绑定，这篇主要是讲各布局的细节参数的计算。我们来看一下这一步的具体代码。mDeviceProfile.layout(this,false/*notifyListeners*/);loadExtractedColorsAndColorItems();mPopupDataProvider=newPopupDataProvider(this);((Accessibilit

lonamessi·2023-02-04 02:10

HashMap源码剖析JDK1.8

背景在JDK1.2的java.util包中增加了一个Collection接口和Map接口，用于对不同类型的元素进行操作。Map接口主要用于存储以Key-Value形式的元素，其中HashMap就是Map接口的一个实现类。名词介绍比特：二进制数字中的位，信息量的度量单位，为信息量的最小单位。二进制数系统中，每个0或1就是一个位(bit)，位是数据存储的最小单位。其中8bit就称为一个字节（Byte）

串串番茄·2023-02-03 22:02

python3源码剖析pdf_Python3智能数据分析快速入门 PDF 源码数据版

weixin_39611037·2023-02-03 17:28

darknet_ros部署及测试

一、darknet_ros部署1、创建ROS工作空间mkdir-p~/catkin_ws/srccd~/catkin_ws/src#初始化文件catkin_init_workspace#编译工作空间cd

哪来那么多热情^^·2023-02-03 14:45

按照Yolov3 darknet官网测试后，图片输出正常，但没有检测信息（无框解决）

原本Ubuntu16.04rtx2080i7-8700Kcuda9.0cudnn7.5.0后改为Ubuntu16.04rtx2080i7-8700Kcuda10.0cudnn7.6.4又把cudnn改为7.6.5改了似乎也没什么卵用？？？最后又改为cuda9.0cudnn7.5.0（因为我原本安装了tensorflow，cuda升级后，没法使用了，又不想升级tensorflow，因为牵一发而动全身

王魚(Virgil)·2023-02-03 09:49

深度学习初探——yolov3经典目标检测算法

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档目录前言一、yolov3的网络结构二、利用Darknet-53进行特征提取1.残差网络2.代码实现三、利用FPN特征金字塔进行特征增强和预测输出

心之向阳，无畏伤悲·2023-02-03 08:14

OpenPPL PPQ量化(2)：离线静态量化源码剖析

目录模型支持量化onnx原生模型：quantize_onnx_model输入输出执行流程ONNX格式解析后记模型支持openppl支持了三种模型：onnx、caffe、pytorch，其中pytorch和caffe是通过quantize_torch_model和quantize_caffe_model，先将模型转换成onnx模型，再调用quantize_onnx_model来实现量化的。@empt

沉迷单车的追风少年·2023-02-03 07:36

GCD之dispatch_group源码剖析

一、简单介绍上一篇介绍了dispatch_semaphore的实现原理，这一篇将会对dispatch_group进行源码探究，有了上一篇的基础，这一篇很好理解。主要的函数也就那么几个//定义dispatch_group_t结构体DISPATCH_DECL(dispatch_group)//创建dispatch_group_tdispatch_group_create(void);//异步执行分组中

Scott丶Wang·2023-02-02 19:22

【全网最全最完整】windows下darknet安装搭建与模型训练方法【亲测有效】

文章目录开源算法选择win10下搭建darknet环境模型训练数据增强修改cfg文件标注数据集整理训练开源算法选择darknet源码github地址win10下搭建darknet环境注：每一步比如cuda

SHU_RYE·2023-02-02 16:08

Darknet 最新教程批量测试

我才是真的李成贤·2023-02-02 16:08

深度学习框架Darknet，其YOLO神经网络算法对目标检测效果显著

/82660381https://www.jianshu.com/p/d13ae1055302本文转载地址：https://cloud.tencent.com/developer/news/76803Darknet

端午过后的猪·2023-02-02 16:07

Darknet和YOLO的区别和关系

Darknet是个轻量级深度学习训练框架，用c和cuda编写，支持GPU加速。可以把它理解为Tensorflow，pytorch，caffe，mxnet等框架类似，都是用于跑模型的底层框架。

是乔乔啊·2023-02-02 16:37

darknet详解（yolo图像检测）

darknet详解（yolo图像检测）个人记录整理，如有转载请注明来源，本文中包含的一张图片来源于网络，如有不妥请与我联系。

fastji·2023-02-02 16:36

win10 下darknet+yolo(gpu版本）安装配置

Win10配置yolo3详细教程，亲试可行废话懒得说，直接上干货以下安装路径不要出现中文以下安装路径不要出现中文以下安装路径不要出现中文1.安装CUDA和cuDNN参考之前的文章，传送门2.编译器Vs2015由于版本的关系，强烈推荐安装使用vs编译。安装过程中必须要注意的地方：必须勾选V14，V14，V14PS,小伙伴说了，俺是vs2017，难道要卸掉重装vs2015吗？其实不用的。咱就是走的这条

争渡！怎渡？·2023-02-02 16:35

YOLO-Darknet目标检测最强实战教程

文章目录一、Darknet简介二、专栏介绍三、性能比较四、检测效果五、推荐学习资料一、Darknet简介Darknet是一个用C语言和CUDA编写的开源神经网络框架，它运行快，易于安装。

AI 菌·2023-02-02 16:35

YOLO系列：详细解读YOLOv8的改进模块！

回顾一下YOLOv5，不然没机会了这里粗略回顾一下，这里直接提供YOLOv5的整理的结构图吧：Backbone：CSPDarkNet结构，主要结构思想的体现在C3模块，这里也是梯度分流的主要思想所在的地方

AiCharm·2023-02-02 09:56

关于实现STL的一点感想

在根据《STL源码剖析》实现STL的过程中，有了一点感想，这里进行记录，给感兴趣的朋友做个参考。代码参见githubbridgeqiao前期准备不管对STL的熟悉程度如何，有几点是要知道的。

Joe_WQ·2023-02-02 06:24

03_HashMap源码剖析

一、基本原理HashMap底层基于数组+链表的数据结构，当出现hash冲突的时候，就将冲突的节点挂在链表尾部JDK8以后，为了提高性能，解决hash冲突采用了链表+红黑树，如果只有链表的话，他的查询时间复杂度为O(n),而红黑树时间复杂度为O(log(n)二、红黑树简述红黑树是二叉查找树，左小右大，根据这个规则可以快速查找某个值普通的二叉查找树，是有可能出现瘸子的情况，只有一条腿，不平衡了，导致查

T_log·2023-02-01 22:23

Darknet-Deep_sort_pytorch 无人机跟踪识别记录

/darknetdetectortraincfg/voc.datacfg/voc.cfgcfg/darknet53.conv.74-gpu0,1,2,3>out.log2>&1&取十万次的权重测试.

m0_38024097·2023-02-01 16:47

yolo系列之yolov3

1.特征提取原始yolov3使用了darknet53网络模型。该模型借鉴在特征提取方面借鉴了残差网络，引入了残差单元。并且引入了fp

mayeight·2023-02-01 14:53

一文看懂YOLO v8

首先，回归一下yolov5：Backbone：CSPDarkNet结构，主要结构思想的体现在C3模块，这里也是梯度分流的主要思想所在的地方；PAN-FPN：双流的

小小小绿叶·2023-02-01 09:51

yolo v2使用总结

我的环境是window10+cuda9.0+opencv3.4.0+VS2015先在这个地方下源文件：https://github.com/AlexeyAB/darknet下好后

weixin_30675967·2023-02-01 08:34

目标检测-yolo

论文下载：http://arxiv.org/abs/1506.02640代码下载：https://github.com/pjreddie/darknet1、创新点端到端训练及推断+改革区域建议框式目标检测框架

weixin_30507269·2023-02-01 08:34

Autoware1.14-摄像头、激光雷达感知融合

实现目标：利用摄像头目标检测结果vision_darknet_yolo3（人、车）、利用激光雷达获得目标的几何信息lidar_euclidean_cluster_detect（大小、距离）、利用感知融合模块融合摄像头和激光雷达信息

Double lee·2023-01-31 21:31

ArrayList源码剖析(看不懂直播写检讨)

将分析以下内容字段构造函数扩容插入和删除导致的数组大幅度移动1.首先来看一下ArrayList里面的属性下面是两个经常会用到的属性这个就是用来存储元素的数组transientObject[]elementData;这个是数组存储元素的总数，相信size()方法大家都用过注意不要跟数组长度混淆，数组长度是elementData.length()privateintsize;下面三个是ArrayLis

DFYang·2023-01-31 12:57

Spring Cloud之Zuul源码剖析

1.前言写本篇文章的起因是最近想在业务层面做一个类似网关的应用，把和外部对接的一些相似逻辑抽取到网关中，和具体的业务剥离开来。在做这件事情之前，发现自己对于网关的理解不是很深，于是便找了业界比较流行的网关框架作一番学习。选取了SpringCloud全家桶中的Zuul作为样例。2.Zuul是什么Zuulisanedgeservicethatprovidesdynamicrouting,monitor

captain_fu·2023-01-31 12:57

linux下CUDA编译报错：fatal error: cudnn_version.h: No such file or directory

参考：https://github.com/pjreddie/darknet/issues/2356我linux18.04，cuda11.0+cudnn8.05，make命令darknet的时候报错原因是新版的

常欢红鹤·2023-01-31 09:23

darknet VS2019 生成解决方案报错：fatal error C1083: 无法打开包括文件: “cudnn.h”: No such file or directory

darknetVS2019生成解决方案报错：fatalerrorC1083:无法打开包括文件:“cudnn.h”:Nosuchfileordirectory解决办法：把C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit

赖桔子·2023-01-31 09:21

fatal error :cudnn_version.h:No such file or directory

今天部署darknet-yolov4时，编译darknet时出现了fatalerror:cudnn_version.h:Nosuchfileordirectory，以前编译过好多次，这个错误第一次遇到，

粼粼淇·2023-01-31 09:51

Windows下基于yolov3二维码识别与解码（环境配置+训练过程）

一、编译darknet这里我采用的是AlexeyAB的版本https://github.com/AlexeyAB/darknet安装文件版本cmake-3.20.1-windows-x86_64opencv4.2.0cuda

Zzzzzzzzzzzzzz---·2023-01-31 08:03

2.stg-stl内存分配机制

copy双顶层内存缓冲器示例reference总览大体stg-stl分为alloctor,iter,adapter,container,algorithms,functions原图来自note/STL源码剖析

db24cc·2023-01-31 05:04

Yolov4 网络结构

为了便于理解Yolov4网络结构，参照AlexeyAB提供的Yolov4网络cfg文件绘制网络结构图Yolov4代码连接：https://github.com/AlexeyAB/darknet

PreCon·2023-01-31 03:07

VOC2007格式数据集的制作及YOLOv3权重文件的训练

1.darknet的安装及编译测试darknet深度学习框架是由JosephRedmon提出的一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架。它安装速度快，易于安装，并支持CPU和GPU计算。

berry丶·2023-01-30 16:00

YOLO基础教程（九）：YOLO训练过程中一些知识点

github.com/lutzroeder/Netronyolov3-tiny模型：2.模型预训练权重：具体训练步骤参考官网voc数据集和coco数据集训练方法：https://pjreddie.com/darknet

王氏小明·2023-01-30 16:27

YOLO基础教程（七）：darkflow训练自己的数据

参考官方说明：https://github.com/thtrieu/darkflowdarkflow是将darknet翻译为tensorflow的产物。

王氏小明·2023-01-30 16:57

CTW数据集使用

目录数据准备文件内容介绍下载图像和注释数据分割文字识别分类网络框架训练网络数据训练前处理运行train.py端到端文字检测与识别架构训练步骤编译Darknet并下

YXLiii·2023-01-30 12:35

darknet-yolov3训练自己的数据集windows上超简单全程不写代码

darknet-yolov3训练自己的数据集一般要写代码自己转化数据集，还要修改配置文件，数据集也不保证都是正确标注的，这个流程一般对初学者或者不熟悉的人经常弄错，只要一个配置参数改错就会导致训练出现问题

FL1623863129·2023-01-30 12:49

Huggingface-transformers项目源码剖析及Bert命名实体识别实战

文章目录一、Huggingface-transformers介绍二、文件组成三、config四、Tokenizer五、基本模型BertModel六、序列标注任务实战（命名实体识别）1.加载各类包（略）2.载入训练参数3.模型初始化4.BertForTokenClassification5.处理数据6.开始训练1）将训练、验证、测试数据集传入DataLoader2）设置优化函数3）设置fp16精度、

野猪向前冲_真·2023-01-29 16:39

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