第一步,在windows上用anaconda安装飞桨,参考官网指导https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick 中间在执行创建环境时出现报错 conda create --name paddle python=3.7 报错 ...
学习了两周PaddlePaddle,刚开始都是比较简单的网络,直到遇到YoloV 这个大家伙,它的程序内容涉及图像增广 训练数据扩充 ,锚框生成 以及微调 ,候选区域生成 目标标注 特征提取 特征位置对应 损失函数构建 多尺度检测等等,最终构成的是一个end end的目标识别程序。我并没有看原论文,直接按照Paddle课程中的ipython notebook过了一遍,把碰到的难点全部记录下来。 一 ...
2020-08-27 12:28 0 649 推荐指数:
第一步,在windows上用anaconda安装飞桨,参考官网指导https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick 中间在执行创建环境时出现报错 conda create --name paddle python=3.7 报错 ...
前言: 工作原因,要用到yolo算法,组长给推荐了一篇博文比较详细的讲解了yolov3和yolov4,讲的非常好,参考链接如下: https://mp.weixin.qq.com/s/qszdrGgBIjA5nnr12VIyYQ 1.论文汇总 Yolov3论文名:《Yolov3 ...
本系列是针对于百度飞桨深度学习框架课程的笔记,主要是对百度官方课程资料的总结,内容是以入门项目——手写数字识别为例介绍深度学习模型的搭建和飞桨框架的使用方法。由于水平实在有限,不免产生谬误,欢迎读者多多批评指正。如需要转载请与博主联系,谢谢 用飞桨搭建模型——以手写数字识别为例 整体思路 ...
说明: 本例程使用YOLOv3进行昆虫检测。例程分为数据处理、模型设计、损失函数、训练模型、模型预测和测试模型六个部分。本篇为第五部分,使用非极大值抑制来消除预测出的重叠面积过大的边框,然后显示预测结果图像。 实验代码: 模型预测: 结果: image infer ...
说明: 本例程使用YOLOv3进行昆虫检测。例程分为数据处理、模型设计、损失函数、训练模型、模型预测和测试模型六个部分。本篇为第二部分,使用Paddle动态图实现了YOLOv3,使用Darknet53骨干网络和YOLOv3的检测头部。 实验代码: Darknet53骨干网 ...
前言:YOLOv3代码中也提供了参数搜索,可以为对应的数据集进化一套合适的超参数。本文建档分析一下有关这部分的操作方法以及其参数的具体进化方法。 1. 超参数 YOLOv3中的 超参数在train.py中提供,其中包含了一些数据增强参数设置,具体内容如下: 2. 使用方法 ...
目录 我这面的是啥? 面试过程 一面 时间:2021-11-23 10:00-10:43 AM 地点:线上 <我在 ...
本人使用的是linux平台,按照YOLO网页0https://pjreddie.com/darknet/yolo/的步骤操作进行下载darkenet程序包以及编译,之后可尝试用VOC2007的数据集测 ...