darknet源码剖析第27页

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

运筹优化学习18：马尔科夫决策过程与动态规划 (手算及Matlab源码剖析)

目录1基本概念2马尔科夫决策过程理论2.1马尔科夫过程(Markovprocess/MarkovChain)2.1.1状态空间分析：2.1.2转移矩阵描述2.2马尔科夫奖励过程(MarkovRewardProcess)2.2.1不同任务的奖励及回报值计算方法2.2.2衰减因子的分析2.2.3马尔科夫奖励过程的值函数及计算示例2.3马尔科夫决策过程(MarlovDecisionProcess)2.3

小薛引路·2022-12-12 13:00

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

唯快不破：mock源码剖析

有时，你需要为单元测试的初始设置准备一些“其他”的代码资源。但这些资源兴许会不可用，不稳定，或者是使用起来太笨重。你可以试着找一些其他的资源替代；或者你可以通过创建一个被称为mock的东西来模拟它。Mocks能够让我们模拟那些在单元测试中不可用或太笨重的资源。总之就是mock可以屏蔽一些我们不需要关系的细节。mock.py#mock.py#Testtoolsformockingandpatchin

昭君出塞·2022-12-11 22:34

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

【特征匹配】SURF原理与源码解析（二）

勿在浮砂筑高台·2022-12-11 09:27

【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

源码剖析sync.WaitGroup(文末思考题你能解释一下吗?)

前言哈喽，大家好，我是asong，这是我并发编程系列的第三篇文章，上一篇我们一起分析了sync.once的使用与实现，今天我们一起来看一看sync.WaitGroup的使用与实现.快过年了，这是年前最后一篇推文了，待我积累一下，年后加大力度写干货，在这里先预祝大家新春快乐，身体健康，万事如意！什么是sync.WaitGroup官方文档对sync.WatiGroup的描述是：一个waitGroup对

Sunshine-松·2022-12-10 07:38

刷完这份“宝藏”级的JDK源码剖析手册，我感觉我精通了

JDK源码不知道大家闲下来的时候有没有去阅读过JDK源码，虽然看源码有点找虐的感觉，但作为一名程序员，在闲暇时看一下jdk源码，有利于对自己日常的开发环境了解得更加深刻。而且还有以下五点好处。了解思想熟悉设计模式提高自己的代码优雅性知晓原理，提升面试能力提升自己代码的严谨性虽然看源码有点找虐但被虐的同时是能学到很多东西的，真要能静下心来好好读一读源码的话好处远远不止这么多。而其中的jdk源码里面就

肥肥技术宅·2022-12-10 04:00

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

AbstractApplicationContext#refresh主流程源码剖析

1.AbstractApplicationContext#refresh主流程publicvoidrefresh()throwsBeansException,IllegalStateException{synchronized(this.startupShutdownMonitor){//Preparethiscontextforrefreshing.//刷新容器预准备工作prepareRefre

王侦·2022-12-10 00:51

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

java容器考点总结和源码剖析

一、概览CollectionMap二、容器中的设计模式迭代器模式适配器模式三、源码分析ArrayListVectorCopyOnWriteArrayListLinkedListHashMapConcurrentHashMapLinkedHashMapWeakHashMap参考资料一、概览容器主要包括Collection和Map两种，Collection存储着对象的集合，而Map存储着键值对（两个对

六月·飞雪·2022-12-09 11:51

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

Element 2 组件源码剖析之Message消息提示

简介消息提示组件Message常用于主动操作后的反馈提示，顶部居中显示并自动消失，是一种不打断用户操作的轻量级提示方式。本文将分析其源码实现，耐心读完，相信会对您有所帮助。组件文档Message。使用方式组件Message以服务的方式调用。Message组件入口文件中没有，没有插件声明，只是导出了方法Message；在组件库入口文件中，将方法Message添加至Vue.prototype。//`M

QXXXD·2022-12-08 21:38

【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

Qt+ffmpeg+x264远程协助软件Weekday技术原理及源码剖析

前言：很久没有打理博客了。最近有点烦，teamviewer用的挺习惯的，突然不香了。虽然改用mstsc+加自己云服务器的方式也还行。但突然就萌发了为啥不自己试着写一个的想法。刚好项目空档几天，于是便有了该项目。至于为什么叫Weekday？大概因为热爱工作的缘故吧。由于只是写着玩的，所以没有大量的去做压力测试。基本功能还可以，代码风格符合本人习惯。技术涉及抓屏截图，图像处理，视频编码，网络推流，视频

叶落西湘·2022-12-08 11:00

【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

COCO数据集格式、mask两种存储格式、官方包API详解

annotation对象`的属性主要：pycocotools包中的COCO对象及APICOCO对象的属性COCO对象的方法API源码分析mask保存的格式mask不同的保存格式如何进行可视化`showAnns`函数源码剖析前言在前面的文章中我们介绍了如何使用

遇到坎就得迈过去·2022-12-06 09:12

QtPromise源码剖析-CPP模板元编程

目录Promise概念QtPromise开源模板库QtPromise模板库中所使用的设计模式1.QtPromise中的构建模式2.QtPromise中的装饰模式QtPromise模板库中使用到的元编程技巧1.模板元函数2.全特化&偏特化构建if-then-else3.TypeTraits类型特征4.SFINAEQtPromise源码分析和实现思想1.QtPromise的UML时序图2.QtProm

Umbrella Runner·2022-12-06 02:34

【pytorch】Mask-RCNN官方源码剖析(Ⅲ)

模型定义(modeling)-关键部分无论是在前面的训练文件中还是测试文件中，都使用了build_detection_model(cfg)函数来创建模型，该函数可以通过配置文件组合出不同类型的模型，为了了解模型的内部定义细节，需对./maskrcnn_benchmark/modeling/下的文件进行分析：detector模型定义了入口detectors.py文件解析：根据给定的配置信息实例化一个

frootguo·2022-12-05 23:52

LightGBM源码学习

知乎-LightGBM源码剖析知乎-LightGBM源码阅读（一）知乎-LightGBM源码阅读（二）CSDN-LightGBM源码阅读+理论分析（处理特征类别，缺省值的实现细节）简述FastDBT和LightGBM

数学工具构造器·2022-12-05 18:02

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

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