技术标签: C/C++相关学习 机器学习主要是使用yolo_v2_class.hpp文件 1、hpp文件 #ifndef DEMO_HPP #define DEMO_HPP #ifndef OPENCV #define OPENCV #endif #include<yolo_v2_class.hpp> #include<darknet.h> using namespace cv; using namespace std; class yoloDetector { public: yoloDetector(string ...
OpenCV : 需要OpenCV>=2.4,OpenCV在这里获取,选择Sources下载,使用如下命令编译安装 $unzip opencv-4.2.0.zip# 注意替换成你下载的文件名,下同$cdopencv-4.2.0.zip$mkdirbuild$cdbuild$cmake ..$make -j$make install 上述各项依赖安装期间有权限问题则使用sudo;各项安装完成后应查看版本号;必要时通过修改~/.b...
F:\dongdong\0tool\navidia_cuda_opencv\OPENCV\Opencv349\opencv-3.4.9\build\install\x64\vc14\lib\*.lib 下面是cmake阶段自动带的,不用手动加,确认下。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\lib\x64\cudnn.lib...
Ubuntu系统下使用cmake运行c++程序 我的cmake文件和C++程序均存放在lane文件夹下,编译在lane下的build文件夹内。 1.如果之前有过编译,新运行内容发生改变,首先需要删除原build文件:(如果是首次编译或运行内容无变化,则忽略这一步) 2.建立新的build文件夹: 3.进入build文件夹并进行编译: 4.执行c++程序: ......
1、其一是将DarknetConv2D的激活函数由LeakyReLU修改成了Mish,卷积块由DarknetConv2D_BN_Leaky变成了DarknetConv2D_BN_Mish。 Mish函数的公式与图像如下: 2、其二是将resblock_body的结构进行修改,使用了CSPnet结构。此时YOLOV4当中的Darknet53被修改成了CSPDarknet53。
最近因为装yolov4真的是头发掉了一大把,好不容易避开了众多坑之后,结果Cmake检测不到CUDA了。 具体的安装步骤参照了以下文章: https://blog.csdn.net/shuaijieer/article/details/106150135 讲的还是很详细的。 下面就是我碰到的问题了。CUDA,openCV什么的都安装好了之后,在使用CMake的时候出现了问题:检测不到...
5.1 打开windows资源管理器,切换到C:\TestD_small,运行YOLOV4AutoTraining.exe,主界面如下: 5.2 点击左上角”选择标注文件夹“按钮,选择labelimage标注后的文件夹,C:\windows_v1.8.1\dataNews 5.3 点击左上角”浏览训练数据文件夹“按钮,选择训练数据文件夹:C:\TestD_small ...
YOLOv4预训练权重是YOLOv4模型在大量标注数据上训练后得到的权重文件,这些权重包含了卷积神经网络(CNN)模型训练完毕后的参数值,这些值是网络学习到的特征表示。使用预训练权重可以大大加速模型训练过程,并提高模型的初始准确率。以下是关于YOLOv4预训练权重的详细解答: 什么是YOLOv4预训练权重: YOLOv4预训练权重是指YO...
LGIoU=1−IoU+|C−BUBgt||C| 用一个封闭圈C将真实框与预测框包裹起来,在不重叠的情况下能正常工作,重叠的时候 ️退化成IOU损失了。 DIOU损失函数 LDIoU=1−IoU+ρ2(b,bgt)c2 分子计算预测框和真实框中心点的欧式距离,分母是能覆盖预测框和真实框的最小框的对角线长度。 直接优化距离,速度更...
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下(完整代码运行后无水印): 仿真操作步骤可参考程序配套的操作视频。 2.算法涉及理论知识概要 YOLOv4 是一种先进的目标检测算法,将其应用于公共场所人流密度检测系统具有高效、准确的特点。以下是该系统的详细原理: 特征提取: 使