<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Crazy_Happy的博客]]></title><description><![CDATA[偶尔疯癫，偶尔深沉，修行在路上]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/yangjayhui</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; yangjayhui]]></copyright><item><title><![CDATA[Opencv4 dnn调用Darknet yolov4-tiny模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/yangjayhui/article/details/108574435</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/yangjayhui/article/details/108574435</guid><author>yangjayhui</author><pubDate>Mon, 14 Sep 2020 10:48:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.下载yolov4-tiny.cfg和yolov4-tiny.cfg

地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet

2.opencv dnn调用代码


import cv2 as cv
import numpy as np

yolo_tiny_model = "yolov4-tiny.weights";
yolo_tiny_cfg = "yolov4-tiny.cfg";

# Load names of classes
classes = None
with op]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Windows下QT调用YOLO-V3（Darknet）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/yangjayhui/article/details/100581844</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/yangjayhui/article/details/100581844</guid><author>yangjayhui</author><pubDate>Fri, 06 Sep 2019 17:17:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[环境：Windows、CUDA8.0、CUDNN6.0、VS13、QT5.3.0

概述:

1.YOLO-V3：根据Darknet编译得到对应的yolo_cpp_dll.lib和yolo_cpp_dll.dll

  C++ YOLOV3工程化下载地址：


https://download.youkuaiyun.com/download/yangjayhui/11688131

2.了解学习QT5；...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[py-faster-rcnn使用snapshot继续训练]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/yangjayhui/article/details/89632491</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/yangjayhui/article/details/89632491</guid><author>yangjayhui</author><pubDate>Sun, 28 Apr 2019 10:15:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.初次训练命令行：


python  ./tools/train_net.py --gpu 0 --solver ./models/pascal_voc/VGG_CNN_M_1024/faster_rcnn_end2end/solver.prototxt  --weights ./data/imagenet_models/VGG_CNN_M_1024.v2.caffemodel --imdb ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于YOLO-V3（Darknet框架）的缺陷检测]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/yangjayhui/article/details/89485387</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/yangjayhui/article/details/89485387</guid><author>yangjayhui</author><pubDate>Wed, 24 Apr 2019 09:31:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.前言

YOLO-V3是在速度和准确率之间tradeoff。在缺陷检测中，YOLO-V3算法也是非常常见且取得非常好效果的一种。



2.YOLO-V3算法

YOLO-V3（论文：https://arxiv.org/abs/1804.02767）是在YOLO-V1和YOLO-V2的基础上改进的，主要改进是1）利用多尺度特征进行对象检测；

2）更好的基础分类网络（如ResNet）和分类器 ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[windows7下pytorch1.0(gpu版本）安装]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/yangjayhui/article/details/86506539</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/yangjayhui/article/details/86506539</guid><author>yangjayhui</author><pubDate>Wed, 16 Jan 2019 14:34:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[概述：PyTorch1.0正式版来了，也是学习一波的节奏了。

为什么选择PyTorch？？？

研究人员及工程师可以轻松利用这一开源深度学习框架的新功能，包括可在 eager execution 和 graph execution 模式之间无缝转换的混合前端、改进的分布式训练、用于高性能研究的纯 C++ 前端，以及与云平台的深度集成

PyTorch 1.0 加速 AI 从原型到生产部署的工作流...]]></description><category></category></item></channel></rss>