
YOLO部署实战
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欢迎来到《YOLO部署实战》专栏!这里将深入研究You Only Look Once(YOLO)目标检测算法,并带领你一步步实战部署。无论你是计算机视觉工程师、深度学习爱好者,还是对实时目标检测感兴趣的开发者,我们将为你揭示YOLO算法的魅力和应用。
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YOLO部署实战(5):NVIDIA Jetson Tx2部署YOLO
在tx2板子上部署yolov4的时候做的一点笔记,所有的部署都在板子上实际运行过,所以问题不大,供大家参考原创 2024-02-04 17:13:12 · 5473 阅读 · 3 评论 -
YOLO部署实战(4):Makefile的规范与优化
本文解释了make的工作原理,包括寻找makefile、目标与依赖关系的比较、执行命令等步骤。希望大家对make的运行机制有更深刻的理解,可以更好地理解makefile的规范与优化方法。合理的makefile不仅提高了代码的编译效率,还使得工程更易于维护。在实际项目中,充分利用makefile的功能,将对项目的开发和维护产生积极的影响。原创 2024-02-04 16:46:37 · 630 阅读 · 0 评论 -
YOLO部署实战(3):Darknet训练模型权重
darknet到底是一个类似于TensorFlow、PyTorch的框架,还是一个类似于AlexNet、VGG的模型?其实都是。YOLO作者自己写的一个深度学习框架叫darknet(见2.2部分),后来在中又提出了一个19层卷积网络作为YOLO9000的主干,称为Darknet-19,在中继续改进,提出了一个更深的、借鉴了ResNet和的FPN的网络Darknet-53。这两者都是用于提取特征的主干网络。首先作者造了一个开源的深度学习框架,然后又提出了一个backbone,它们的名字都叫darknet。原创 2024-02-03 20:13:26 · 1684 阅读 · 0 评论 -
YOLO部署实战(2):使用OpenCV优化视频转图片流程并设置帧数
在计算机视觉和图像处理领域,OpenCV是一个强大的开源库,它为处理图像和视频提供了丰富的工具和功能。本文将介绍如何使用OpenCV将视频文件转换为一系列图片,并演示如何通过设置转换的帧数来优化这一过程。原创 2024-02-02 11:53:02 · 1960 阅读 · 0 评论 -
YOLO部署实战(1):YOLO数据集制作
LabelImg 是一个可视化的图像标定工具。Faster R-CNN,YOLO,SSD等目标检测网络所需要的数据集,均需要借此工具标定图像中的目标。生成的 XML 文件是遵循 PASCAL VOC 的格式的。原创 2024-02-02 11:32:01 · 2713 阅读 · 0 评论