Rectangular inference 矩形推理

最新推荐文章于 2025-05-03 23:14:47 发布
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目标检测的Tricks | 【Trick6】加快推理速度——Rectangular inference
Clichong
04-23 1311
如有错误，恳请指出。 文章目录1. Square Inference理论概要2. Rectangular inference理论概要3. Rectangular inference实现代码4. Rectangular inference顺序排序 1. Square Inference理论概要 为了说明什么是Rectangular inference（矩形推理），就得先说说什么是 Square Inference（正方形推理 ）。 YOLOv3下采样了32倍，因此输入网络的长宽需要是32的倍数，最常用的.
Yolo训练技巧：Rectangular training/inference
zicai_jiayou的博客
11-11 7379
Rectangular training/inference 矩形训练/推理 参考：https://www.cnblogs.com/pprp/p/12432540.html YOLOv3中是下采样32倍，长宽也必须是32的倍数，所以在进入模型前，数据需要处理到416×416大小，这个过程称为仿射变换。 实现代码： # 来自 https://zhuanlan.zhihu.com/p/93822508 def cv2_letterbox_image(image, expected_size):
Yolov5之矩形推理
m0_47026232的博客
04-30 2642
在Yolov5项目中，矩形推理是一种重要的技巧，减少了数据的冗余信息，可以在几乎没有精度损失的情况下，加快模型推理的速度。在本文中，我将对矩推理的原理以及源码部分进行介绍，以及我个人以前在学习过程中的一些思考，其实原理不难，主要就是把整个思路梳理清楚。
【trick 7】Rect矩形推理 —— 显著的减少推理时间
qq_38253797的博客
06-16 1516
目录一、Square Inference（lettlebox）二、Rectangular inference三、代码四、实验结果 一、Square Inference（lettlebox） 为了说明什么是Rectangular inference（矩形推理），就得先说说什么是 Square Inference（正方形推理 ）。 Square Inference就是输入为正方形，通常的做法是lettlebox：求得较长边缩放到416的比例，然后对图片长宽按这个比例缩放，使得较长边达到416再对较短边进行填充使
YOLO v3中的矩形推理pytorch代码详解
CHEN的博客
12-06 773
YOLO v3中的矩形推理pytorch代码详解矩形推理简介pytorch代码实现 矩形推理简介 矩形推理的作用是减少推理时间，在YOLOv3中为32倍降采样，因此输入网络的长宽需要是32的倍数，最常用的分辨率就是416了。可是如果直接将图片填充为416*416的画，可能会产生大量的冗余，如下图1。而矩形推理则是先将较长的边先调整成416大小，然后较短的边按照原来图像的宽高比缩放，然后再填充为416大小，从而达到32的倍数，如图2 图1 图2 pytorch代码实现 首先计算每个图片的高宽比，再将
YOLOv5(PyTorch)目标检测：原理与源码解析
12-07
【为什么要学习这门课】 Linux创始人Linus Torvalds有一句名言：Talk is cheap. Show me the code. 冗谈不够，放码过来！代码阅读是从基础到提高的必由之路。 YOLOv5是最近推出的轻量且高性能的实时目标检测方法。YOLOv5使用PyTorch实现，含有很多业界前沿和常用的技巧，可以作为很好的代码阅读案例，让我们深入探究其实现原理，其中不少知识点的代码可以作为相关项目的借鉴。 【课程内容与收获】 本课程将详细解析YOLOv5的实现原理和源码，对关键代码使用PyCharm的debug模式逐行分析解读。 本课程将提供注释后的YOLOv5的源码程序文件。   【相关课程】 本人推出了有关YOLOv5目标检测的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程，包括：《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：训练自己的数据集》Ubuntu系统 https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/30793 Windows系统 https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/30923 《YOLOv5(PyTorch)目标检测：原理与源码解析》https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/31428 《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：Flask Web部署》https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/31087 《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：TensorRT加速部署》https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/32303
YOLOv11 改进策略 | ECCV-2024 RCM 矩形自校准模块
最新发布
走向CTO的路上...
05-03 1376
在目标检测网络的颈部网络（Neck）中，来自骨干网络不同层级的特征图被融合以提供多尺度的信息。然而，简单地融合特征可能不足以生成最佳的表示，融合后的特征可能存在不一致性或需要进一步的精炼。RCM（Rectangular Self-Calibration Module），作为一种假设的发表在 ECCV 2024 上的新型模块，旨在通过矩形自校准（Rectangular Self-Calibration）机制来增强颈部网络的特征处理能力。它可能被用于二次创新。
YOLOv5矩形训练与推理优化方法解析
YOLOv5中的矩形训练（Rectangular Training）与矩形推理（Rectangular Inference）是一种针对目标检测任务中图像预处理阶段的高效优化策略，旨在解决传统方法在处理多尺度输入图像时所导致的计算冗余和显存浪费问题...
yolov5——训练策略
CharmsLUO的博客
03-20 2万+
yolov5——训练策略前言 前言 yolov5的训练策略big big丰富，这也是yolov5涨分厉害的reason，目前yolov5的使用量也是非常大的，官网的star已经23.5k了，无论是在迁移学习还是实际场景的应用都是非常广泛的。之前参加比赛，发现好几页的选手都在使用yolov5，确实有必要梳理一下，yolov5的训练策略。感觉这些策略对以后自己实验帮助会很大，所以要细嚼慢咽，好了，不说了，走起开吃！！！！！！！！！ ...
Yolov5 矩形推理
qq_35326529的博客
12-14 2108
Yolov5 矩形推理
yolov5中的Rectangular training和Rectangular inference
mingo_敏
12-01 9716
Rectangular training Rectangular inference Square Inference Rectangular Inference 参考：https://github.com/ultralytics/yolov3/issues/232
yolov5 test.py val.py detec.py 区别在哪里呢?
orDream的博客
12-22 2万+
yolov5 test.py val.py detec.py 区别在哪里呢? 用户在训练数据的时候必须使用 train.py 来进行 数据训练和验证，但我很难理解detect.py 和test.py 之间的区别。应该在一个数据集中的（看不见的）测试数据上运行这两者中的哪一个？ 首先: test.py 最近被重命名为 val.py！ 这 3 个文件是为不同目的而设计的，并使用具有不同设置的不同数据加载器。 train.py 数据加载器旨在兼顾速度和准确性， val.py 旨在获得验证数据集上的最佳 mAP
cs231n学习笔记-CNN-目标检测、定位、分割
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MyArrow的专栏
07-11 5万+
1. 基本概念 1）CNN：Convolutional Neural Networks  2） 2. CNN基本知识 2.1 CNN的卷积流程  1）Activations maps的个数与Filter的个数一致。 2）输入层与Filter、Padding、Stride、参数和输出层的关系
float32精度_混合精度对模型训练和推理的影响
weixin_39737317的博客
11-22 1128
单精度/双精度/半精度/混合精度计算机使用0/1来标识信息，每个0或每个1代表一个bit。信息一般会以下面的三种形式表示：1 字符串字符串的最小单元是char，每个char占8个bit，也就是1个byte。比如字符串“abc”这三个字符组成的串占用的存储空间：存储空间=1x3=3(bytes)=24(bits)2 整数整数包括INT4、INT8、INT16、INT32、INT64，INT后面的数值...
torch dataloader 数据并行_【从零开始学习YOLOv3】3.YOLOv3的数据组织和处理
weixin_39667652的博客
11-23 642
【从零开始学习YOLOv3】3.YOLOv3的数据组织和处理 前言：本文主要讲YOLOv3中数据加载部分，主要解析的代码在utils/datasets.py文件中。通过对数据组织、加载、处理部分代码进行解读，能帮助我们更快地理解YOLOv3所要求的数据输出要求，也将有利于对之后训练部分代码进行理解。1. 标注格式在上一篇【从零开始学习YOLOv3】2. YOLOv3中的代码配置和数据集构建 中，使...
Yolo中的：Rectangular training/inference
qq_52302919的博客
07-18 1494
Yolo中的：Rectangular training/inference 在YOLO中是下采样往往是成整数倍数的，比如YOLOv3中是下采样32倍，长宽也必须是32的倍数，但是由于有些图片并不符合这个标准，所以数据在进入模型前，数据需要resize到416×416大小，也就是我们所说的仿射变换。 这张图片为长方形，我们在将其送入模型前需要将其resize到要求的尺寸，所以我们需要通过补灰padding来变为正方形的图。 但是这个操作会生成过多的冗余信息影响训练效果。Rectangular training
YOLOv5目标检测（数据集的训练及预测）
Aaaa_ZZZ的博客
02-26 5724
YOLOv5目标检测（数据集的训练及预测）
opencv-python 图像最小外接矩形
lizhiyuanbest的博客
03-06 3472
opencv-python 图像最小外接矩形
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