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摘要: parser.add_argument('--quad', action='store_true', help='quad dataloader') the quad dataloader is an experimental feature we thought of that may allow 阅读全文
posted @ 2022-10-13 16:12 海_纳百川 阅读(371) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 如有错误,恳请指出。 如果想直接看遗传算法的在yolov5的具体实现,可以直接翻到文末 文章目录 1. 遗传算法介绍 2. 遗传算法进化超参数 2.1 实现思路 2.2 实现代码 3. Hyperparameter Evolution使用 Hyperparameter evolution超参数演化是 阅读全文
posted @ 2022-10-13 15:41 海_纳百川 阅读(1210) 评论(0) 推荐(0)
摘要: paper:NO PAPER HERE!!! github:https://github.com/ultralytics/yolov5 brief summary:https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/6998 YOLO v5至今未发表正式的论文, 阅读全文
posted @ 2022-10-13 15:35 海_纳百川 阅读(5108) 评论(0) 推荐(0)
摘要: YOLO(You Only Look Once)算法原理 前言 :详细介绍了yolo系列目标检测算法的原理和发展过程。 系列: 【YOLO系列】YOLO.v1算法原理详解 【YOLO系列】YOLO.v2算法原理详解 【YOLO系列】YOLO.v3算法原理详解 【YOLO系列】YOLO.v4 & YO 阅读全文
posted @ 2022-10-13 15:29 海_纳百川 阅读(2971) 评论(0) 推荐(0)
摘要: GridSearch和CV,即网格搜索和交叉验证 网格搜索算法是一种通过遍历给定的参数组合来优化模型表现的方法 为何使用:超参数选择不恰当,就会出现欠拟合或者过拟合的问题 内容: 网格搜索,搜索的是参数,即在指定的参数范围内,按步长依次调整参数,利用调整的参数训练学习器,从所有的参数中找到在验证集上 阅读全文
posted @ 2022-10-13 14:51 海_纳百川 阅读(826) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 目前网络的训练多为多卡训练,大型网络结构以及复杂任务会使得每张卡负责的batch-size小于等于1,若不进行同步BN,moving mean、moving variance参数会产生较大影响,造成BN层失效。 为简化inference过程,以及商业代码保密,通常进行BN融合操作。即把BN参数融合至 阅读全文
posted @ 2022-10-13 11:17 海_纳百川 阅读(3425) 评论(0) 推荐(1)
摘要: resize都是双线性插值操作,大概测了下pil要比cv2慢18倍,这个测试时间只包括resize步骤,前面的数据预处理不包含。 在torchvision中的Resize函数使用的就是pil的双线性插值resize。而torch中的tensor本身也有一个resize_,只是这个方法很少用,并且无法 阅读全文
posted @ 2022-10-12 16:40 海_纳百川 阅读(389) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 2022年10月12日11:56:29 注意,在解析parse中,对于可选参数选取最长的名称,中划线转换为下划线 Python Parser的用法 文章目录[隐藏] 目录 一、介绍 二、示例 三、步骤 1. 实例化ArgumentParser 2. 使用add_argument函数添加参数 四、使用 阅读全文
posted @ 2022-10-12 11:58 海_纳百川 阅读(273) 评论(0) 推荐(0)
摘要: store_true就是存储的值为true(store_false 就是存储的值为false), 用sh 命令触发值的设置: parser.add_argument('-p', action='store_true', default=false) #python test.py -p => p 是 阅读全文
posted @ 2022-10-12 10:32 海_纳百川 阅读(80) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 前言 YoloV5中loss由正样本和负样本两部分loss组成,负样本对应着图像的背景,如果负样本远多于正样本,则负样本会淹没正样本的损失,从而降低网络收敛的效率与检测精度。这就是目标检测中常见的正负样本不均衡问题,解决方案之一是增加正样本数。 Yolo anchor_based 系列使用的loss 阅读全文
posted @ 2022-10-11 16:06 海_纳百川 阅读(792) 评论(0) 推荐(2)
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