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2024年7月10日
yolov5 筛选正样本流程 代码多图详解
摘要: 正样本全称是anchor正样本,正样本所指的对象是anchor box,即先验框。 先验框:YOLO v2吸收了Faster RCNN的优点,设置了一定数量的预选框,使得模型不需要直接预测物体尺度与坐标,只需要预测先验框到真实物体的偏移,降低了预测难度。
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posted @ 2024-07-10 16:29 金色旭光
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2024年7月5日
yolov5网络结构
摘要: 本篇主要讲解yolov5的网络模型结构以及其代码实现。 到yolov5为止,yolo系列的网络模型结构发展快速的是1,2,3三代,4,5逐渐稳定优化。
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posted @ 2024-07-05 10:09 金色旭光
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2024年7月2日
数据增强mosaic实现
摘要: mosaic 是yolov4中提出的一个数据增强的方式,通过将4张图片拼接在一起送入训练,有效提升了模型的map
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posted @ 2024-07-02 09:52 金色旭光
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2024年6月24日
yolov1-yolov5 网络结构&正负样本筛选&损失计算
摘要: 学习yolo系列,最重要的,最核心的就是网络模型、正负样本匹配、损失函数等三个方面。本篇汇总了yolov1-yolov5等5个版本的相关知识点,主要看点是在yolo框架搭建。初学者可以通过相关篇章搭建自己的知识点框架,然后再深入各个知识点,就像攻克一个又一个山头。当大部分的知识点都了然于胸,yolo系列就算掌握了。
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posted @ 2024-06-24 14:57 金色旭光
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2024年5月22日
coco数据集转voc数据集
摘要: 在模型训练的学习中voc和coco是最常见的两种格式,并且经常需要互相转换,本篇提供coco数据集转voc数据集的方法。
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posted @ 2024-05-22 09:51 金色旭光
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2024年4月27日
算法开发入门
摘要: 本系列主要记录在做算法模型训练过程中一些列用到的技术。 训练模型需要学习和积累的知识非常多。公认的高效的学习模式就是搭建自己的知识体系并形成输出,学习某一个知识点之后动手实现,然后记录下来,整理出总结性文章。不断构建自己的知识树,最终形成自己的体系。 voc数据集转换成coco数据集 coco数据集
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posted @ 2024-04-27 22:24 金色旭光
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voc数据集转换成coco数据集
摘要: 在我做一些算法学习的时候,需要将voc数据集转coco放到yolo当中训练,但是在网上找了很多个都不是很好用,要不是会报错,要不是根本不能跑起来。为了节省在学习算法小伙伴的时间,我分享我在工作常常用的voc转coco的脚本。
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posted @ 2024-04-27 21:22 金色旭光
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2024年3月18日
Python编程规范+最佳实践
摘要: PEP8是Python官方推出的编码规范。本规范以PEP8 编码规范作为出发点编写。 编码规范的第一原则是 **提升代码的可读性**,如果项目是从零开始请遵守该编码规范,如果不是,在项目和该规范出现冲突时,项目自身的规范优先。每一种规范分为强制和推荐。强制是必须遵守的规范,推荐是最佳实践。
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posted @ 2024-03-18 18:03 金色旭光
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2024年3月7日
内部UI自动化测试培训之python基础
摘要: 这个文档的由来是公司内部UI自动化测试培训的资料。部门为了减少测试工作量,准备做UI自动化测试。我写python,其他同事都是java,所以python基础和UI自动化测试selenium的培训就由我来完成。本篇是python的基础内容,高手请跳过。虽然是基础,但是可以看做是一个python的微型教程,如果有想花1个小时了解python,简单上手试试的,可以看一下。
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posted @ 2024-03-07 21:23 金色旭光
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内部UI自动化测试培训之unittest基础
摘要: 这个文档的由来是公司内部UI自动化测试培训的资料。部门为了减少测试工作量,准备做UI自动化测试。我写python,其他同事都是java,所以python基础和UI自动化测试selenium的培训就由我来完成。本篇是单元测试工具uniitest的基础介绍
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posted @ 2024-03-07 21:22 金色旭光
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