加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) 免费加入 已有帐号?立即登录 master 分支1 标签0 zhl第二次提交d55739b3年前 4 次提交 提交 .github 第一次提交 3年前 cli 第二次提交 3年前 data 第一次提交 ...
参见网络结构定义文件https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/cfg/yolov3.cfg 基础网络 Darknet-53 darknet-53 仿ResNet, 与ResNet-101或ResNet-152准确率接近,但速度更快.对比如下: 主干架构的性能对比 检测结构如下: YOLOv3在mAP@0.5及小目标APs上具有不错的结果,但随着IOU的增大,性能下降,说明YO...
https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-questions/blob/master/ch08_% E7%9B% AE% E6% A0%87% E6% A3%80% E6% B5%8B/% E7% AC% AC% E5%85% AB% E7% AB% A0_% E7%9B% AE% E6% A0%87% E6% A3%80% E6% B5%8B.md https://mp.weixin.qq.com/s/1Fboi54DXdoOHJBMoZKV...
因此,我就想编写一套用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序,用opencv的dnn模块做深度学习目标检测,在win10和ubuntu,在cpu和gpu上都能运行,可见dnn模块的通用性更好,很接地气。 生成yolov5s_param.pth 的步骤,首先下载https://github.com/ultralytics/yolov5的源码到本地,在yolov5-master主目录(注意不是我发...
master 克隆/下载 HTTPSSSHSVNSVN+SSH 该操作需登录 Gitee 帐号,请先登录后再操作。 提示 下载代码请复制以下命令到终端执行 为确保你提交的代码身份被 Gitee 正确识别,请执行以下命令完成配置 使用HTTPS 协议时,命令行会出现如下账号密码验证步骤。基于安全考虑,Gitee 建议配置并使用私人令牌替代登录密码进行克隆、推送...
#Train on a single GPUpython segment/train.py --data coco128-seg.yaml --weights yolov5s-seg.pt --img 640#Train using Multi-GPU Distributed Data Parallel (DDP)python -m torch.distributed.run --nproc_per_node 4 --master_port 1 segment/train.py --data coco128-seg.yaml --weights yolo...
live-video-analytics-master/utilities/video-analysis/yolov4-tflite-tiny 在您的電腦上建立新目錄,並將所有檔案 (包括子資料夾) 從此 GitHub 資料夾複製到新目錄。使用YOLO 模型建立容器映像您會看到 Dockerfile,其提供容器映像的建立指示。 在此目錄中開啟終端機。 從該目錄中的命令視窗...
需要注意的是：安装脚本已在 Ubuntu 18.04 和 Window 10 系统上进行过测试。如果出现问题，请查看详细的安装说明：https://github.com/argusswift/YOLOv4-PyTorch/blob/master/INSTALL.md。准备工作 1. git 复制 YOLOv4 库 准备工作的第一步是复制 YOLOv4。然后更新配置文件「config/yolov4_config.py」中「...
live-video-analytics-master/utilities/video-analysis/yolov4-tflite-tiny 在计算机上创建一个新目录,并将此 GitHub 文件夹中的所有文件(包括子文件夹)复制到新目录。 使用YOLO 模型生成容器映像 你将看到 Dockerfile,它提供容器映像的生成说明。 打开此目录中的终端。 从该目录中的命令窗口运行...
#Single-GPUpython segment/train.py --model yolov5s-seg.pt --data coco128-seg.yaml --epochs 5 --img 640#Multi-GPU DDPpython -m torch.distributed.run --nproc_per_node 4 --master_port 1 segment/train.py --model yolov5s-seg.pt --data coco128-seg.yaml --epochs 5 --img 640 --...