YOLO v4分析 YOLO v4 的作者共有三位:Alexey Bochkovskiy.Chien-Yao Wang 和 Hong-Yuan Mark Liao.其中一作 Alexey Bochkovskiy 是位俄罗斯开发者,此前曾做出 YOLO 的 windows 版本. 那么,YOLOv4 性能如何呢? 在实际研究中,有很多特性可以提高卷积神经网络(CNN)的准确性.需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试,并需要对其结果进行理论上的证明.某些特性仅在某些模型上运行,并且仅在某些问…

1.前言 Yolo V3已经体验了,接下来是V4版本. 关于V4版本,学术界褒贬不一.从工业界实际应用角度看,V4做了不少的优化,精度提升了10%,速度提升了12%.详细参见: <如何评价新出的V4>(https://www.zhihu.com/question/390191723?rf=390194081): <yolo V4分析>(https://www.cnblogs.com/wujianming-110117/p/12807152.html). 因此,V4必须要体验和研究一…

YOLO v1到YOLO v4(上) 一.  YOLO v1 这是继RCNN,fast-RCNN和faster-RCNN之后,rbg(RossGirshick)针对DL目标检测速度问题提出的另外一种框架.YOLO V1其增强版本GPU中能跑45fps,简化版本155fps. 论文下载:http://arxiv.org/abs/1506.02640 代码下载:https://github.com/pjreddie/darknet YOLO的核心思想 提出了一种新的目标检测方法YOLO.先前的目标检…

YOLO v1到YOLO v4(下) Faster YOLO使用的是GoogleLeNet,比VGG-16快,YOLO完成一次前向过程只用8.52 billion 运算,而VGG-16要30.69billion,但是YOLO精度稍低于VGG-16. Draknet19 YOLO v2基于一个新的分类model,有点类似与VGG.YOLO v2使用3*3filter,每次Pooling之后都增加一倍Channels的数量.YOLO v2使用全局平均Pooling,使用Batch Normilaza…

目标检测中特征融合技术(YOLO v4)(下) ASFF:自适应特征融合方式 ASFF来自论文:<Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection>,也就是著名的yolov3-asff. 金字塔特征表示法(FPN)是解决目标检测尺度变化挑战的常用方法.但是,对于基于FPN的单级检测器来说,不同特征尺度之间的不一致是其主要限制.因此这篇论文提出了一种新的数据驱动的金字塔特征融合方式,称之为自适应空间特征融合(ASFF).它学习了在空…

目标检测中特征融合技术(YOLO v4)(上) 论文链接:https://arxiv.org/abs/1612.03144 Feature Pyramid Networks for Object Detection Tsung-Yi Lin, Piotr Dollár, Ross Girshick, Kaiming He, Bharath Hariharan, Serge Belongie PANet(Path Aggregation Network) 论文地址: https://arxiv.o…

1.YOLO V4模型训练的基本思路 所有机器学习涉及模型训练,一般都有训练集.验证集.测试集,因此需要准备数据集.有了数据集,再调用训练的算法,获取训练的结果.v3.v4模型训练方法相同. 2.YOLO V4模型训练的体验 利用已有数据,体验一下模型训练的各个步骤. 网址:https://pjreddie.com/darknet/yolo/给出了模型训练的方法. 2.1.YOLO模型训练的数据集格式 YOLO训练所要求的数据格式是PASCAL VOC或者COCO等标准数据集格式. darkne…

Yolov4性能分析(上) 一．目录 实验测试 1) 测试介绍 2) Test 3) Train 二.   分析 1．实验测试 1. 1  实验测试方法 Yolov4训练train实验方法(Darknet should be compiled with OpenCV): duration_run_detector: ./darknet detector train cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg data/yolov4.conv.137 Yolov4测试test实验方法…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/272 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末…

摘要:本Demo使用YOLOv3_Resnet18模型来检测的视频流中的行人,获取行人坐标(即图中蓝色方框),然后计算所有检测到的人之间的相互"距离". 前情提要 听到行人社交距离风险提示是不是觉得有点不太明白,简单来说,就是通过某一角度的视觉信息,判断行人的社交距离情况,让我们直接看视频来领会吧. 这是在华为HiLens Kit上部署推理保存的视频,通过计算行人间社交距离给出"High Risk" 或"Low Risk"的提示,下面来具体介绍一…

登高远眺 天高地迥,觉宇宙之无穷 基础技术 使用 JavaScript 框架的代价 作者从 JavaScript 下载时间.解析时间.执行时间.内存占用四个角度评测了 jQuery.Angular.React.Vue 四个框架,最终得出结论:「框架不值得」,应该选择原生 JavaScript 或选择超轻量级框架或在服务端渲染.此文可配合蒲公英技术周刊第三期的 Svelte 安利文一同复用. Node.js 14 正式版发布 作为下一个 LTS 版本的 Node.js 14 终于发布了.Node.…

YOLO 算法是非常著名的目标检测算法.从其全称 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection ,可以看出它的特性: Look Once: one-stage (one-shot object detectors) 算法,把目标检测的两个任务分类和定位一步完成. Unified: 统一的架构,提供 end-to-end 的训练和预测. Real-Time: 实时性,初代论文给出的指标 FPS 45 , mAP 63.4 . YOL…

@ 目录 YOLO v4源码 CMake安装 CUDA安装 cuDNN安装 OpenCV安装 Cmake编译 VS编译 图像测试 测试结果 YOLOv4是最近开源的一个又快又准确的目标检测器. 首先看一下Github上的版本要求及下载地址: 系统:Windows or Linux CMake >= 3.12: https://cmake.org/download/ CUDA 10.0: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive OpenC…

YOLOv4:目标检测(windows和Linux下Darknet 版本)实施 YOLOv4 - Neural Networks for Object Detection (Windows and Linux version of Darknet ) YOLOv4论文链接:https://arxiv.org/abs/2004.10934 链接地址:https://github.com/AlexeyAB/darknet darknet链接地址:http://pjreddie.com/darknet…

tensorflow-yolov4实施方法 tensorflow-yolov4-tflite YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 文献链接:https://arxiv.org/abs/2004.10934 代码链接:https://github.com/AlexeyAB/darknet 摘要 有大量的特征被认为可以提高卷积神经网络(CNN)的精度.需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试,并对结果进行理论证明.某些功…

Yolov5目标检测训练模型学习总结 一.YOLOv5介绍 YOLOv5是一系列在 COCO 数据集上预训练的对象检测架构和模型,代表Ultralytics 对未来视觉 AI 方法的开源研究,结合了在数千小时的研究和开发中获得的经验教训和最佳实践. 下面是YOLOv5的具体表现: 我们可以看到上面图像中,除了灰色折线为EfficientDet模型,剩余的四种都是YOLOv5系列的不同网络模型. 其中5s是最小的网络模型,5x是最大的网络模型,而5m与5l则介于两者之间. 相应地,5s的精度小模型…

这里我是用PyTorch 1.8.1来安装的 拉取仓库 官方仓库 git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet 镜像仓库 git clone https://github.com.cnpmjs.org/AlexeyAB/darknet.git 安装opencv apt-get update apt-get install libopencv-dev -y 修改Makefile 在 /darknet/ 目录下找到 Makefile 进行修改 GPU=1…

先介绍YOLO[转]: 第一个颠覆ross的RCNN系列,提出region-free,把检测任务直接转换为回归来做,第一次做到精度可以,且实时性很好. 1. 直接将原图划分为SxS个grid cell,如果有物体的中心落到这个格子里那么这个格子的gt就是这个物体. 2. 每个格子被指定的gt需要对应B个bounding box(下面简称为bbox)去回归,也就是说每个格子对应的B个bbox的gt是一样的. 3. 每个bbox预测5个值: x, y, w, h, 置信度.(x, y)是bbox的中…

损失函数的定义是在region_layer.c文件中,关于region层使用的参数在cfg文件的最后一个section中定义. 首先来看一看region_layer 都定义了那些属性值: layer make_region_layer(int batch, int w, int h, int n, int classes, int coords) { layer l = {}; l.type = REGION; l.n = n; // anchors 的个数, 文章中选择为5 l.batch =…

三.配置文件详解(config.py) import os # 数据集路径,和模型检查点路径 # # path and dataset parameter # DATA_PATH = 'data' # 所有数据所在的根目录 PASCAL_PATH = os.path.join(DATA_PATH, 'pascal_voc') # VOC2012数据集所在的目录 CACHE_PATH = os.path.join(PASCAL_PATH, 'cache') # 保存生成的数据集标签缓冲文件所在文件…

百篇博客系列篇.本篇为: v04.xx 鸿蒙内核源码分析(任务调度篇) | 任务是内核调度的单元 | 51.c.h .o 任务管理相关篇为: v03.xx 鸿蒙内核源码分析(时钟任务篇) | 触发调度谁的贡献最大 | 51.c.h .o v04.xx 鸿蒙内核源码分析(任务调度篇) | 任务是内核调度的单元 | 51.c.h .o v05.xx 鸿蒙内核源码分析(任务管理篇) | 任务池是如何管理的 | 51.c.h .o v06.xx 鸿蒙内核源码分析(调度队列篇) | 内核有多少个调度队列…

一些概念 1. 使用 data-api 调用 就是给所有带有data-dismiss="alert"的元素绑定点击事件 v3.x: $(document).on('click.bs.alert.data-api', dismiss, Alert.prototype.close) v4.x: $(document).on( Event.CLICK_DATA_API, Selector.DISMISS, Alert._handleDismiss(new Alert()) ) 2. 去冲突…

​  前言 YOLOv5 是在 YOLOv4 出来之后没多久就横空出世了.今天笔者介绍一下 YOLOv5 的相关知识.目前 YOLOv5 发布了新的版本,6.0版本.在这里,YOLOv5 也在5.0基础上集成了更多特性,同时也对模型做了微调,并且优化了模型大小,减少了模型的参数量.那么这样,就更加适合移动端了. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. ​ YOLOv5 网络模型结构 与之前的 YOLOv3.YOLOv4 不同,v3.v4…

现象: 最近做的一个系统通过单点登录(SSO) 技术验证用户登录.用户在SSO 系统上通过验证后,跳转到该系统的不同模块.而跳转的时间一直维持子啊几分钟左右. 分析步骤: 在问题复现时抓取Hang dump 进行分析: 1) 找到用户登陆的调用堆栈 0:071> kb RetAddr           : Args to Child                                                           : Call Site 000007fe`f8…

指纹识别这个名词听起来并不陌生,但是实际开发过程中用得并不多.Google从Android6.0(api23)开始才提供标准指纹识别支持,并对外提供指纹识别相关的接口.本文除了能适配6.0及以上系统,主要还提供6.0以下设备适配解决方案. 指纹识别用途 大概列举几个指纹识别的用途 系统解锁 应用锁 支付认证 普通的登录认证 指纹识别Google官方文档 官方标准库 Google提供的与指纹识别相关的核心类不多,主类是FingerprintManager,主类依赖三个内部类,如下图所示: Fing…

现象: 某系统通过单点登录(SSO) 技术验证用户登录.用户在SSO 系统上通过验证后,跳转到某系统的主页上面.而跳转的时间很长,约1分钟以上. 分析步骤: 在问题复现时抓取Hang dump 进行分析: 1) 找到用户登陆的调用堆栈 0:071> kb RetAddr           : Args to Child                                                           : Call Site 000007fe`f81889e5…

(环境如下:U-BOOT  S3C2440  LINUX) 记录自己的学习过程,如果分析有问题,请帮忙指正. 最近在研究U-BOOT的代码,其中的环境变量个人觉得用处非常大,所以重点学习和分析一下. U-BOOT的第一个执行的文件为start.S,可以从链接文件分析出来(u-boot.lds) 进入U-BOOT执行过程如下: 1.设置CPU进入SVC32模式(set the cpu to SVC32 mode) 2.关看门狗(turn off the watchdog ) 3.关中断(mask…

其实分在逆向篇不太合适,因为并没有逆向什么程序. 在http://www.exploit-db.com/exploits/28996/上看到这么一段最简单的ShellCode,其中的技术也是比较常见的,0day那本书上也提到过,大神都用烂了.不过想来很久没有碰汇编了,就心血来潮,权当温习一下. /* User32-free Messagebox Shellcode for any Windows version ==========================================…

在这篇博文中,我们抛开对阿里云的怀疑,完全从ASP.NET的角度进行分析,看能不能找到针对问题现象的更合理的解释. “黑色30秒”问题现象的主要特征是:排队的请求(Requests Queued)突增,到达HTTP.SYS的请求数(Arrival Rate)下降,QPS(Requests/Sec)下降,CPU消耗下降,Current Connections上升. 昨天晚上18:08左右发生了1次“黑色30秒”,正好借此案例分析一下. 1.为什么Requests Queued会突增? 最直接的原因…

AnimationsDemo是android官网的一个动画使用示例. ZoomActivity是demo中的图像缩放动画,因为这种效果比较常见,所以研究了一下代码. 下面是效果图: 毫无疑问这是一个组合动画,translation和scale动画.实现这种动画的关键是如何确定动画的坐标和缩放比例 除了一些简单的数学计算外,该demo还利用了ImageView的fitCenter特性.稍后我们就可以看到. 在开始分析代码之前,先说一下程序的原理:     1,点击缩略图的时候同时将缩略图隐藏.  …