写在前面:YOLOV3只有修改了源码才需要重新make,而且make之前要先make clean. 一.准备数据 在/darknet/VOCdevkit1下建立文件夹VOC2007. voc2007文件夹下建立三个文件夹,分别为Annotations,ImageSets和JPEGImages,其中JPEGImages存放所有.jpg格式的训练图片,Annotations存放所有图片的xml文件 图片最好按数字顺序排列,如00001.jpg,00002.jpg等,可以用脚本生成. ImageSet

在TCP/IP协议族中,链路层主要有三个目的: 1.为IP模块发送和接收IP数据报 2.为ARP模块发送ARP请求和接收ARP应答 3.为RARP请求和接收RARP应答 TCP/IP支持多种不同的链路层协议,本文主要讨论以太网链路层协议.PPP协议以及大多数实现都包含的环回(loopback)驱动程序. 使用ifconfig命令查看本机的网络接口 其中eth0就是以太网接口,lo是环回接口. 1.以太网IP数据包的封装 链路层使用了48bit的MAC地址来标识一台主机,该地址是唯一的. 2.PP

最近做一个项目的需要多个弹层,每个弹层中还需要数据传递, 经过测试,以下方法三个弹层才有效,如果只是有两个弹层,请用其它方法 大概如图,看图自己应该明白 如何在在b页面选择好的值传给a页面的问题,这个问题我百度了好久都没有解决 后来参考了文档 http://fuxiao.io/practice/docs/#/layui/layer/iframes 加上自己理会,终于解决问题了,这个文档看了好几次还是不太明白(个人理解能力差),后来加班自己边动手边理解,解决问题了 上代码 主页面(top.html

YOLOv3和YOLOv4长篇核心综述(下) 4.3.3 Neck创新 在目标检测领域,为了更好的提取融合特征,通常在Backbone和输出层,会插入一些层,这个部分称为Neck.相当于目标检测网络的颈部,也是非常关键的. Yolov4的Neck结构主要采用了SPP模块.FPN+PAN的方式. (1)SPP模块 SPP模块,其实在Yolov3中已经存在了,在Yolov4的C++代码文件夹中有一个Yolov3_spp版本,但有的同学估计从来没有使用过,在Yolov4中,SPP模块仍然是在Backb

Yolov3&Yolov4网络结构与源码分析 从2018年Yolov3年提出的两年后,在原作者声名放弃更新Yolo算法后,俄罗斯的Alexey大神扛起了Yolov4的大旗. 文章目录 1. 论文汇总 2. Yolov3核心基础内容 2.1 网络结构可视化 2.2 网络结构图 2.3 核心基础内容 3. Yolov3相关代码 3.1 python代码 3.2 C++代码内容 3.3 python版本的Tensorrt代码 3.4 C++版本的Tensorrt代码 4. Yolov4核心基础内容 4

1.图片数据集收集 共 16种 集装箱船 container ship 散货船 bulker 油船 tanker 游轮 / 客轮 / 邮轮 passenger liner 渔船 fishing boat 滚装船 Ro/Ro ship 引航船 pilot boat LNG船 LNG ship LPG船 LPG ship 公务船 / 执法船  official ship 渡轮  ferry 拖船 tug 帆船 sailing boat 工程船 engineering ship 驳船 / 内河船 /江

本节翻译自:https://blog.paperspace.com/how-to-implement-a-yolo-v3-object-detector-from-scratch-in-pytorch-part-2/ 必备条件: 此教程part1-YOLO的工作原理 PyTorch的基本工作知识,包括如何使用 nn.Module, nn.Sequential and torch.nn.parameter 等类创建自定义网络结构 下面我将假设你有了一定的PyTorch基础.如果您是一个入门者,我建

本文逐步介绍YOLO v1~v3的设计历程. YOLOv1基本思想 YOLO将输入图像分成SxS个格子,若某个物体 Ground truth 的中心位置的坐标落入到某个格子,那么这个格子就负责检测出这个物体. 每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence score),以及C个类别概率.bbox信息(x,y,w,h)为物体的中心位置相对格子位置的偏移及宽度和高度,均被归一化.置信度反映是否包含物体以及包含物体情况下位置的准确性,定义为\(Pr(Object)×IOU^

[目录] 一. 安装Darknet(仅CPU下) 2 1.1在CPU下安装Darknet方式 2 1.2在GPU下安装Darknet方式 4 二. YOLO.V3训练官网数据集(VOC数据集/COCO数据集) 4 2.1下载VOC数据集/COCO数据集 4 2.2下载预训练的模型(.weights文件) 8 三. YOLO.V3训练自己的数据集(以3类别的为例) 8 3.1制作自己的VOC格式训练集 8 3.1.1图像(.jpg)进行重命名(00000X.jpg) 9 3.1.2制作图像的.xm

keras允许自定义Layer层, 大大方便了一些复杂操作的实现. 也方便了一些novel结构的复用, 提高搭建模型的效率. 实现方法 通过继承keras.engine.Layer类, 重写其中的部分方法, 实现层的自定义. 主要需要实现的方法及其意义有: _ init _(self, **kwargs) 作为类的初始化方法, 一般将需要传入的自定义参数存为对象的属性. 需要注意的有以下几点: 由于继承Layer类, 所以在处理完自定义的参数之后, 仍可能还有参数需要父类处理, 所以需要调用父类

遮罩,顾名思义是一种可以掩盖其它元素的控件.常用于修改其它元素的外观,或限制元素的形状.比如ScrollView或者圆头像效果都有用到遮罩功能.本系列文章希望通过阅读UGUI源码的方式,来探究遮罩的实现原理,以及通过Unity不同遮罩之间实现方式的对比,找到每一种遮罩的最佳使用场合. Unity UGUI主要提供两种遮罩,分别是Mask和Rect Mask 2D.在2D游戏开发中,可能还会用到Sprite Mask,虽然不是本文的重点,但后面也会提到.原本是希望将对各个遮罩的分析与对比整合在一篇

弹出层在火狐.谷歌.360极速模式.IE6下都能100%面积正常显示,但在IE8和360的兼容模式下只显示弹出层下半部分或右半部分的内容,在主页面加上: <meta http-equiv="x-ua-compatible" content="ie=7" />     即可解决. 但是我的项目是在弹出层上面再有弹出层,结果是第二弹出层的没问题了 但是第一弹出层被影响了(一些导航和标题浮动了). 后来看到了淘宝的源代码是这样写的:<meta http-

Spring事务为业务逻辑进行事务管理,保证业务逻辑上数据的原子性. 事务得根据项目性质来细分:事务可以设置到三个层面(dao层.service层和web层). 第一:web层事务,这一般是针对那些安全性要求较高的系统来说的.例如电子商务网站.粒度小,一般系统用不着这么细. 第二:service层事务,这是一常见的事务划分, 将事务设置在业务逻辑上,只要业务逻辑出错或异常就事务回滚.粒度较小,一般推荐这种方式. 第三:数据持久层数据务,也就是常说的数据库事务.这种事务在安全性方面要求低.就是给一

1 Signal layer(信号层) 信号层主要用于布置电路板上的导线.Protel 99 SE提供了32个信号层,包括Top layer(顶层),Bottom layer(底层)和30个MidLayer(中间层). 2 Internal plane layer(内部电源/接地层) Protel 99 SE提供了16个内部电源层/接地层.该类型的层仅用于多层板,主要用于布置电源线和接地线.我们称双层板,四层板,六层板,一般指信号层和内部电源/接地层的数目. 3 Mechanical layer

已经有两年多没登陆csdn账号了,中间做了些旁的事,可是现在却还是回归程序,但改做前端了,虽然很多东西都已忘得差不多了,但还是应该摆正心态,慢慢来,在前端漫游,做一只快乐双鱼. 路是一步一步走出来的,知识是一点一滴积累的,记录是笔财富,来吧,一起学着总结做笔记. 这几天在写后台文章的一些页面,为了能得到更好的交互性,需要做一些效果,js无疑使不二之选,但由于浏览器的兼容性一直差强人意,所以选用jquery框架,通过css样式.dom节点以及自身所带函数就可以实现比较好的用户体验,此案例有三个功能

yolo为you only look once. 是一个全卷积神经网络(FCN),它有75层卷积层,包含跳跃式传递和降采样,没有池化层,当stide=2时用做降采样. yolo的输出是一个特征映射(feature map) Yolo是将输入图像划分为sxs个格子,每个格子越策b个bounding box,每个bbx有5个系数. s的取值为输出特征映射的最低维度,例如输入图像为416X416,则输出特征映射为13x13(具体算法为416,208,104,52,26,13,每次降采样相当于图像大小减

目录 darknet优化经验 1. AlexeyAB改进项 2. Linux下编译选项 3. 训练经验 4. 提升检测效果 5. 总结 6. AlexeyAB大神改进 darknet优化经验 主要来自于:AlexeyAB 版本darknet 1. AlexeyAB改进项 提供window支持 相较于原版pjreddie版本darknet提升了训练速度 添加了二值化网络,XNOR(bit) ,速度快,准确率稍低https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/mas

一 初始化RNN 上一节中介绍了 通过cell类构建RNN的函数,其中有一个参数initial_state,即cell初始状态参数,TensorFlow中封装了对其初始化的方法. 1.初始化为0 对于正向或反向,第一个cell传入时没有之前的序列输出值,所以需要对其进行初始化.一般来讲,不用刻意取指定,系统会默认初始化为0,当然也可以手动指定其初始化为0. initial_state = lstm_cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32) 2.初

例如剔除掉船超出河流的一部分,实现让船只在河流之上显示. 其实是利用UI层的Mask实现遮罩,有些不同的是Mask的图片是用Camera渲染到RenderTexture动态产生的纹理实现的.大概步骤如下:1 分层渲染,建立Mask蒙版层.2 河流设置为Mask层.3 建立Mask Camera,只渲染Mask蒙版层4 创建脚本MatchScreenRenderTexture,创建与窗口匹配的RenderTexture,令Mask Camera渲染到该RenderTexture中.5 创建脚本Ma

一直以来,对PCB中各层,比如:solder层.paste层.Top overlay层等等这些一知半解.今天仔细看了下,向大家介绍一下,有不对的地方还请指正. 1.mechanical机械层是定义整个PCB板的外观的,其实我们在说机械层的时候就是指整个PCB板的外形结构.禁止布线层是定义我们在布电气特性的铜时的边界,也就是说我们先定义了禁止布线层后,我们在以后的布过程中,所布的具有电气特性的线是不可能超出禁止布线层的边界.  topoverlay和bottomoverlay是定义顶层和底的丝印字