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python目標(biāo)檢測yolo3詳解預(yù)測及代碼復(fù)現(xiàn)_python_腳本之家

本次教程主要基于github中的項(xiàng)目點(diǎn)擊直接下載,該項(xiàng)目相比于yolo3-Keras的項(xiàng)目更容易看懂一些,不過它的許多代碼與yolo3-Keras相同。 我保留了預(yù)測部分的代碼,在實(shí)際可以通過執(zhí)行detect.py運(yùn)行示例。 鏈接: https://pan.baidu.com/s/1_xLeytnjBBSL2h2Kj4-YEw 取碼:i3hi 實(shí)現(xiàn)思路 1、yol
www.dbjr.com.cn/article/2470...htm 2025-6-8

解決pytorch-yolov3 train 報(bào)錯的問題_python_腳本之家

UserWarning: indexing with dtype torch.uint8 is now deprecated, please use a dtype torch.bool instead https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3/blob/master/models.py#L191 將model.py obj_mask轉(zhuǎn)為int8 bool 1 2 3 obj_mask=obj_mask.bool()# convert int8 to bool noobj_mask=noobj_...
www.dbjr.com.cn/article/1806...htm 2025-5-30

YOLOv5車牌識別實(shí)戰(zhàn)教程(二)理論基礎(chǔ)_python_腳本之家

YOLOv5使用的標(biāo)注格式為:<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>,其中坐標(biāo)和尺寸都是相對于圖像寬度和高度的比例值。 假設(shè)我們的原始標(biāo)注信息為VOC格式(XML文件),我們可以使用Python代碼將其轉(zhuǎn)換為YOLOv5所需的格式: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 ...
www.dbjr.com.cn/article/2798...htm 2025-6-7

在VS2019環(huán)境下使用Opencv調(diào)用GPU版本YOLOv4算法的詳細(xì)過程_其它綜合...

3.修改darknet.vcxproj文件 打開文件找到兩處有CUDA版本號的地方(一般55 & 307行附近)將這里的10.1改為自己的版本號,然后保存 4.YOLO編譯 用vs2019打開 darkne\build\darknet\darknet.sln 確定彈出的升級窗口,設(shè)置為Release,x64編譯 生成可執(zhí)行文件 5.YOLO+VS環(huán)境配置 右鍵darknet工程,選擇屬性。 然后點(diǎn)擊VC++...
www.dbjr.com.cn/article/2657...htm 2025-6-4

YOLOv5車牌識別實(shí)戰(zhàn)教程(三)模型訓(xùn)練與評估_python_腳本之家

我們以yolov5s.yaml為例,修改模型配置以適應(yīng)車牌識別任務(wù): 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 # 參數(shù): nc(類別數(shù)量) nc:1 # 模型結(jié)構(gòu) backbone: type:CSPNet ... head: type:YOLOHead ... 3.4 啟動訓(xùn)練過程 準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)和模型配置后,我們可以使用Python代碼啟動訓(xùn)練過程。YOLOv5提供了一個(gè)命令行工具train.py,可...
www.dbjr.com.cn/article/2798...htm 2025-5-28

YOLOv5車牌識別實(shí)戰(zhàn)教程(四)模型優(yōu)化與部署_python_腳本之家

3.量化: 量化是一種模型壓縮技術(shù),通過降低模型權(quán)重和激活值的數(shù)值精度(如將32位浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換為16位或8位整數(shù))來減小模型體積和計(jì)算量。PyTorch提供了量化工具,可以參考官方文檔進(jìn)行操作。 4.2 模型部署 優(yōu)化后的YOLOv5車牌識別模型可以部署到不同平臺,如Web、移動端和嵌入式設(shè)備等。以下是一些建議: ...
www.dbjr.com.cn/article/2799...htm 2025-6-8

YOLOv5改進(jìn)之添加CBAM注意力機(jī)制的方法_python_腳本之家

第一步:確定添加的位置,作為即插即用的注意力模塊,可以添加到YOLOv5網(wǎng)絡(luò)中的任何地方。本文以添加進(jìn)卷積Conv模塊中為例。第二步:common.py構(gòu)建融入CBAM模塊的Conv_CBAM,與原Conv模塊不同的是:在該模塊中的激活函數(shù)后加入CBAM模塊。1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 class Conv_CBAM(...
www.dbjr.com.cn/article/2678...htm 2025-6-6

YOLOV5代碼詳解之損失函數(shù)的計(jì)算_python_腳本之家

yolov5代碼用nn.BCEWithLogitsLoss或FocalLoss評價(jià)目標(biāo)框和預(yù)測框的類損失和置信度損失,本節(jié)一一介紹這兩個(gè)損失函數(shù)。 nn.BCEWithLogitsLoss: 首先對預(yù)測輸出作sigmoid變換,然后求變換后的結(jié)果與真實(shí)值的二值交叉熵. 假設(shè)預(yù)測輸出是3分類,預(yù)測輸出: 預(yù)測輸出sigmoid變換: 假設(shè)真實(shí)輸出是: 兩者的二值交叉熵的計(jì)算方法...
www.dbjr.com.cn/article/2424...htm 2025-5-27

關(guān)于yolov5的一些簡單說明(txt文件、訓(xùn)練結(jié)果分析等)_python_腳本之家

3. loss值不再變小就說明訓(xùn)練好了 四、yolov5訓(xùn)練結(jié)果(train文件)分析 1. confusion_matrix.png(混淆矩陣) 混淆矩陣能對分類問題的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行總結(jié),顯示了分類模型的在進(jìn)行預(yù)測時(shí)會對哪一部分產(chǎn)生混淆。 2. F1_curve: F1分?jǐn)?shù)與置信度之間的關(guān)系。F1分?jǐn)?shù)(F1-score)是分類問題的一個(gè)衡量指標(biāo),是精確率precision...
www.dbjr.com.cn/article/2528...htm 2025-6-6

Yolov5多邊形標(biāo)簽和JSON數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換_python_腳本之家

‘shapes’——里面裝的是Yolov5需要的數(shù)據(jù) ‘label’——你在labelme里面設(shè)置的類 ‘points’——點(diǎn)的坐標(biāo) 我這里的label如圖1所示共有5類,等下進(jìn)行json轉(zhuǎn)化為txt的時(shí)候用 對應(yīng)這些類創(chuàng)一個(gè)字典以便json進(jìn)行轉(zhuǎn)換 例:name2id={'bike':0,'arrow':1,'crossline':2,'building':3,'car':4,'person':5} 可...
www.dbjr.com.cn/article/2830...htm 2025-6-3