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实战应用 · 3训练与优化策略 核心概念 数据加载与缓存：通过缓存机制提升训练效率，避免重复读取和处理标签。 Mosaic 数据增强：随机拼接四张图像，提升数据多样性与模型鲁棒性。 Batch 构建：一次迭代处理多个样本，并对数据进行旋转、缩放、平移等增强。 命令行参数：训练时可配置权重文件、cfg 阅读全文
posted @ 2025-09-20 12:35
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实战应用 · 2数据准备与增强 核心概念 残差模块 (shortcut / cover block)：通过卷积与捷径连接实现特征相加，保证深层网络训练稳定。 NMS（非极大值抑制）：用于去除多余重叠框，提升检测结果的准确性。 Soft-NMS：对高度重叠框进行置信度衰减而非直接剔除，提高召回率。 预 阅读全文
posted @ 2025-09-20 12:33
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实战应用 · YOLOv5 架构与模块 核心概念 YOLOv5：YOLO 系列的工程化实现，结构更简洁，代码更易读。 配置文件解析：通过 .yaml/.cfg 文件逐层定义网络结构。 Focus 模块：将输入图像切片重组，降低空间分辨率的同时增加通道数。 BottleneckCSP：CSPNet 改 阅读全文
posted @ 2025-09-20 12:32
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进阶提升 · 6模型训练与测试 核心概念 训练过程：通过迭代（epoch）不断优化损失函数，直至收敛。 Checkpoints（模型权重保存点）：训练中定期保存模型参数，用于恢复或测试。 测试/推理（Inference）：利用训练好的模型对新数据进行预测，输出检测结果。 提出问题 如何在有限数据下验 阅读全文
posted @ 2025-09-20 11:51
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进阶提升 · 5标注与配置 核心概念 数据标注 (Labeling)：通过工具（如 LabelMe）对图像中的目标进行框选或分割，生成 JSON 格式的标注文件。 配置文件 (Config)：定义模型结构、类别数、路径等关键信息，使训练过程与任务目标匹配。 格式转换：将 LabelMe 的 JSON 阅读全文
posted @ 2025-09-20 11:50
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进阶提升 · 4训练准备与数据处理 核心概念 参数配置：训练前需指定数据路径和预训练模型权重。 迁移学习：利用已有的预训练模型作为初始化，提高收敛速度和效果。 数据加载（DataLoader/Generator）：分批按需读取，避免一次性读入超大数据集。 标签处理：将标注的目标框转换为网络所需的相对 阅读全文
posted @ 2025-09-20 11:48
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进阶提升 · YOLOv4 改进 核心概念 YOLOv4：YOLO 系列的重要升级版本，目标是在保证高精度的同时，让普通 GPU 用户也能训练。 迁移学习：利用在大规模数据集上训练好的模型参数，作为新任务的初始化，提高小数据集上的表现。 数据增强策略：Mosaic、多图混合、Cutout/DropB 阅读全文
posted @ 2025-09-20 11:43
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进阶提升 · 2YOLOv3 改进 核心概念 YOLOv3：YOLO 系列的第三代版本，核心目标是提升检测效果（尤其是小目标），同时保持较快速度。 Darknet-53：主干网络，基于残差连接（ResNet 思想），深度更深但训练更稳定。 多尺度预测 (Feature Pyramid)：在三个不同尺 阅读全文
posted @ 2025-09-20 11:42
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进阶提升 · 1YOLOv2 改进 核心概念 YOLOv2：YOLO 的第二代版本，重点提升检测精度，同时保持实时速度。 Darknet-19：YOLOv2 使用的主干网络，由 19 层卷积层组成，借鉴 VGG 小卷积核设计。 Anchor Boxes（先验框）：通过 K-Means 聚类从真实标注 阅读全文
posted @ 2025-09-20 11:40
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入门理解 · YOLOv1 思路与细节 核心概念 YOLOv1：第一个提出端到端单阶段目标检测的模型，将检测任务转化为回归问题。 网格划分 (S×S)：输入图像被划分为固定网格，每个网格负责预测落在其中心的物体。 候选框 (Bounding Boxes)：每个网格预测多个候选框，并通过 IoU 选择 阅读全文
posted @ 2025-09-20 11:20
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