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Yolov4:这是yolov4_pytorch的代码

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简介:
这段代码是基于PyTorch实现的YOLOv4目标检测模型,为深度学习开发者和研究人员提供了一个高效、简洁的框架来训练和测试YOLOv4。 约洛夫4是一个yolov4_pytorch代码实现,虽然并未包含所有trick,但已经实现了以下功能:骨干网络从DarkNet53改为CSPDarkNet53;特征金字塔包括SPP(空间 Pyramid Pooling)和PAN(Path Aggregation Network)模块;训练时使用了Mosaic数据增强、标签平滑以及学习率余弦衰减等技术,同时采用了CIOU损失函数和Mish激活函数。

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  • Yolov4yolov4_pytorch
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    这段代码是基于PyTorch实现的YOLOv4目标检测模型,为深度学习开发者和研究人员提供了一个高效、简洁的框架来训练和测试YOLOv4。 约洛夫4是一个yolov4_pytorch代码实现,虽然并未包含所有trick,但已经实现了以下功能:骨干网络从DarkNet53改为CSPDarkNet53;特征金字塔包括SPP(空间 Pyramid Pooling)和PAN(Path Aggregation Network)模块;训练时使用了Mosaic数据增强、标签平滑以及学习率余弦衰减等技术,同时采用了CIOU损失函数和Mish激活函数。
  • 一份实战中demo1
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    这份文档包含了一个实际项目中使用的演示代码示例,旨在帮助开发者理解和应用编程技巧与最佳实践。适合希望从真实案例学习编码的人士参考。 这是一个demo实战的代码示例1。
  • YOLOv4-pytorch 源版本
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    YOLOv4-pytorch源代码版本是一个基于PyTorch框架实现的YOLOv4目标检测算法项目,提供模型训练、推理等功能,适用于计算机视觉领域的研究与开发。 YOLOv4-pytorch 版源代码提供了一个基于 PyTorch 的实现方案,适用于那些希望在 Python 环境下使用 YOLOv4 对象检测模型的开发者们。该版本不仅保留了原始框架的强大功能和高效性,还通过利用 PyTorch 框架的优势进行了优化与改进。对于熟悉 PyTorch 并且想要深入了解或直接应用 YOLOv4 的研究者和技术人员来说,这是一个非常有价值的资源。
  • 据说盛大Socket模块源
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    这段内容被认为是盛大网络公司内部使用的Socket模块的源代码,提供了该公司软件产品的底层网络通信支持。 Socket模块在IT行业中是网络编程的核心部分,它允许应用程序通过Internet进行通信,并实现了不同设备间的数据传输。本段落将深入探讨“盛大的Socket模块源代码”可能涉及的关键知识点以及Socket编程的一般概念。 首先了解一下什么是Socket:Socket是一个抽象接口,在计算机科学中用于实现网络上进程间的通信(IPC)。这个概念由Berkeley大学在其BSD操作系统中引入,因此也被称为Berkeley Socket或BSD Socket。通过这套API,开发者可以构建跨平台的网络应用,如Web服务器、电子邮件客户端和聊天应用程序等。 “盛大的Socket模块”可能包含以下几个关键部分: 1. **套接字创建**:源代码中应该有用于创建Socket对象的函数(例如`socket()`),该函数需要指定协议类型(TCP或UDP)以及地址族(IPv4或IPv6)。 2. **地址绑定**:通过调用`bind()`函数,将一个特定IP地址和端口号与Socket关联起来,从而让服务可以被网络上的其他设备访问。 3. **监听与接受连接**:对于服务器端来说,使用`listen()`函数设置Socket为监听模式,并等待客户端的连接请求。当有新的连接请求时,则通过调用`accept()`创建一个新Socket来处理这个特定的连接。 4. **数据发送和接收**:利用`send()`和`recv()`函数分别用于向另一端发送以及从网络中接收到的数据,它们通常被成对使用以确保完整传输。 5. **错误处理机制**:源代码应具备完善的错误管理功能来应对各种异常情况,例如网络中断、超时问题或资源不足等情形。 6. **多线程异步编程模型**:“盛大的Socket模块”可能采用多线程或多路复用技术(如epoll)以支持同时处理多个并发连接。 7. **关闭套接字**:当完成通信后,通过调用`close()`函数来终止Socket的使用并释放相关资源。 8. **设置选项**:许多可配置项可用于调整Socket的行为,比如启用或禁用Nagle算法等,并且这些可能在源代码中有所体现。 9. **安全与加密措施**:“盛大的Socket模块”有可能包含SSL/TLS支持来保护敏感数据的安全传输过程。 10. **性能优化策略**:鉴于“盛大”的业务规模,其Socket实现可能会针对高并发和大容量的数据交换进行了专门的效能改进(例如缓冲区管理和内存池技术)。 除了上述基础概念之外,“盛大的Socket模块源代码”可能还涉及更复杂的逻辑和技术细节。因此,在分析或使用该模块时,开发者需要具备相关知识并根据项目需求进行必要的定制与调整工作。同时,评估其质量和可维护性也是非常重要的方面之一。
  • Yolov4车道线检测
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    本项目基于YOLOv4模型实现车道线检测功能,通过优化网络结构与训练策略,提升算法在复杂交通场景下的鲁棒性和实时性。 主要内容:使用YOLOv4进行车道线检测以及车辆距离预测。适用人群为对深度学习感兴趣或从事相关工作的人员。 使用场景:作为演示在驾驶场景中可以应用此技术。 具体实现采用ONNX、OpenCV及NumPy的主要组合: 1. 定义了一些常量和全局变量,包括类别标签、模型输入输出的尺寸、类别数量以及锚点等。 2. 定义了预处理函数preprocess:将输入帧图像进行缩放与填充操作以适应模型要求,并完成归一化处理。 3. 设计了一系列辅助功能,例如计算两个边界框之间的重叠区域和IoU(交并比),应用非极大值抑制(NMS)等。 4. 定义了用于解码模型输出的函数decode_bbox:将特征图转换为检测边界的坐标信息及类别概率。 5. 设计了后处理函数post_process,依据模型输出结果执行NMS操作,并把最终检测结果转化为易读格式。 6. 还定义了一些辅助功能,比如标签到可读形式的转换以及帧图像的处理。 主程序main:从视频流中读取每一帧画面并调用以上提到的各种方法来实现目标和车道线识别任务。最后将所有分析后的数据写入输出视频文件内以供进一步查看或研究使用。
  • Lee滤波器M程序源
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    本段落提供Lee滤波器的M语言源代码,旨在帮助用户理解和实现这一常用的图像处理技术,特别适用于减少遥感图像中的噪声。 这是Lee滤波的M程序,已经调试通过,很好用。
  • Recurrent_BERT:一个关于递归BERT
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    Recurrent_BERT 是一个专注于递归BERT模型的代码库,提供了实现和应用递归机制改进预训练语言模型效果的相关资源。 在深入探讨“recurrent_bert”这个代码库之前,我们首先需要理解BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)的基本概念。BERT是由Google于2018年提出的一种预训练语言模型,它采用Transformer架构实现了双向上下文的理解能力,在自然语言处理任务中取得了显著的性能提升。 传统的RNN(Recurrent Neural Network)虽然也能应对序列数据,但在解决长距离依赖问题时效率较低。而通过自注意力机制,BERT解决了这一挑战。recurrent_bert项目将BERT模型与循环神经网络相结合,形成了一种新的架构结构。这种结合方式旨在利用BERT强大的语义理解能力,并融合RNN的序列建模优势,在处理动态信息方面可能比单纯的BERT模型更为有效。 在Python编程环境中,实现这样的混合模型通常需要深度学习框架的支持,比如TensorFlow或PyTorch。“recurrent_bert”代码库很可能提供了使用这些框架接口和实现方式,以方便开发者构建并训练此类融合模型。利用这个库可以解决诸如机器翻译、情感分析、对话系统及文本生成等自然语言处理任务,并在处理具有时间序列特征的数据时可能取得更好的效果。 “recurrent_bert-master”压缩包文件通常包含以下内容: 1. **源代码**:包括定义混合模型架构的脚本,训练和评估函数。 2. **配置文件**:提供有关参数设置、预训练模型路径及数据集信息等,用于自定义训练流程。 3. **数据集**:供训练和测试使用的基本输入序列及其标签对。 4. **README文档**:介绍项目背景以及如何使用代码库,并可能包含示例说明。 5. **requirements.txt文件**:列出项目所需的Python库及版本信息以确保顺利安装依赖项。 6. **预训练模型权重**:可以直接加载进行微调或预测的预先训练好的模型。 要开始使用这个代码库,首先需要根据README文档中的指导来设置环境、准备数据集并运行训练脚本。如果你对BERT和RNN已有一定的了解,那么理解与应用“recurrent_bert”将不会太难。此项目创新之处在于结合了两种强大的技术框架,在自然语言处理领域带来了新的可能性和发展空间,值得进一步研究探索。
  • NUCLEO-G474RE开发板示例
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    这个代码库包含了针对NUCLEO-G474RE开发板的各种示例程序和教程,帮助开发者快速上手并熟悉其功能与应用。 ### NUCLEO-G474RE开发板的例程库详解 NUCLEO-G474RE是意法半导体(STMicroelectronics)推出的一款基于ARM Cortex-M4内核的微控制器开发工具,适用于嵌入式系统设计。这款开发板集成了STM32G474RE芯片,该芯片具备高性能和低功耗特性,适合工业、消费电子及物联网(IoT)应用。 例程库为初学者和开发者提供了一系列预编写代码示例,帮助快速理解和利用STM32G474RE的功能。这些例程通常包括以下内容: 1. **基本外设驱动**:涵盖GPIO(通用输入输出)、定时器、串口通信(USART或UART)、SPI及I2C等常用功能模块的配置和使用方法。 2. **高级外设应用**:如ADC(模数转换器)、DAC(数模转换器)、CAN总线与USB接口,这些例程展示了如何在复杂系统中利用它们进行数据采集、设备通信等功能实现。 3. **电机控制**:由于Cortex-M4内核支持浮点运算单元(FPU),NUCLEO-G474RE适合用于实时电机控制。例程库可能包含PWM控制和无传感器BLDC(永磁同步直流)电机驱动等实例。 4. **电源管理与低功耗模式**:展示如何有效管理和切换不同功耗状态,以延长电池寿命,这对于便携式及远程IoT设备特别重要。 5. **调试与测试工具**:介绍使用ST-LINK调试器进行程序上传和调试的方法,并通过HAL库(硬件抽象层)实现通用功能编程。 6. **实时操作系统RTOS**:一些示例可能涉及FreeRTOS或其他RTOS的集成,演示如何在微控制器上实施多任务调度机制。 7. **安全特性**:STM32G4系列支持多种安全措施如加密算法、安全启动等。例程库会讲解启用和使用这些功能的方法。 8. **传感器与无线连接**:通过开发板上的扩展接口,可以连接各种传感器及无线模块,并提供相应的交互示例代码。 9. **图形用户界面GUI**:对于需要显示信息的应用场景,可能包含LCD或触摸屏的编程实例,展示如何创建简单的图形用户界面。 借助这些丰富的例子和实践案例,开发者能够快速熟悉NUCLEO-G474RE开发板的操作,并深入了解STM32G474RE微控制器的各项性能与特点。结合官方文档及社区资源,则可以进一步提升项目实施能力并解决问题。
  • yolov4-tiny火焰检测
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    本项目提供YOLOv4-Tiny模型在火焰检测任务中的实现代码及训练好的模型权重。适合资源受限环境下的实时火焰监测应用。 yolov4-tiny火焰检测源码包含已经训练好的火焰模型和可供训练的数据集(xml文件和jpg文件),还包括素材视频,下载后即可运行。