YOLO V3检测模型的环境搭建

YOLOV3介绍：

  • 速度和精度最均衡的目标检测网络
  • 融合多种先进方法，改进YOLOV1/V2缺点，且效果更优
    在这里插入图片描述
    YOLOV3具体图解在：https://blog.csdn.net/qq_43211132/article/details/91044151

DarkNet

  • 一个较为轻型的完全基于C与CUDA的开源深度学习框架。
  • 容易安装，没有任何依赖项，移植性非常好，支持CPU与GPU两种计算方式
  • http://pjreddie.com/darknet/
    DarkNet特性：
  • darknet完全有c语言实现，没有任何依赖项，当然可以使用OpenCV，但只是用来显示图片，为了更好的可视化
  • darknet支持CPU与GPU（CUDA/cuDNN）
  • 轻量型、灵活性，适合用来研究底层，可以更为方便的从底层对其进行改进与扩展
  • darknet的实现与Caffe的实现存在相似的地方

网络配置文件

  • .cfg
    权值文件
    .weights
    在这里插入图片描述
    DarkNet安装配置
    在这里插入图片描述
    具体实现过程也可以看之前写的：https://blog.csdn.net/qq_43211132/article/details/90640540 这个全。
    Darknet测试：
./darknet imtest data/eagle.jpg

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
重点关注cfg文件和.weights文件
.cfg文件：这里包含丰富的网络结构
在这里插入图片描述
再看alexnet
在这里插入图片描述
这里定义了网络训练过用到的基本参数，以及输入数据的尺寸大小，还有数据增强的一些参数，接下来就是卷积层，池化层堆叠的过程。其他的网络结构与alexnet配置结构形式是一致的。
其实没什么可安装的，只要下载Darknet就ok了。

再看看下载coco数据集的脚本：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
可直接用它的命令下载。

Logo
天工造物局

北京人形旗下天工造物具身智能开源社区，聚焦具身天工与慧思开物两大平台

更多推荐

deck.gl TripsLayer 出租车轨迹动画示例实战：从示例运行到着色器原理

TripsLayer 是 deck.gl 中用于渲染**随时间流动的轨迹动画**（如出租车行程、物流路径、迁徙路线）的核心图层。本文以仓库中的最小独立示例 [examples/website/trips](https://link.gitcode.com/i/1442af8f442f4cff39ff546e050fceb5) 为骨架，带你完成从安装依赖、启动应用、理解曼哈顿出租车数据格式，到深入

avatar 天工造物局

Foundry Anvil 中 eth_simulateV1 的 Blob 交易与 Blob Gas 字段规范化：原理、实现与测试验证

本篇技术指南以 [anvil-simulate-blob-transactions.md](https://link.gitcode.com/i/3d2ebe227262de169335eb290af80da8) 这条 changelog 条目为起点，深入剖析 Foundry Anvil 对 `eth_simulateV1` RPC 返回结果中 blob（EIP-4844）交易与 blob gas

avatar 天工造物局

LMCache CLI 实战：用 `lmcache kvcache clear` 管理运行中服务的 KV Cache 状态

本文是一份针对 LMCache 官方 CLI 命令 `lmcache kvcache` 的完整技术指南。该命令用于在**运行中的 LMCache 服务（MP HTTP server）**上管理 KV cache 状态，当前提供 `clear` 子命令，用于清空 L1（CPU 内存）层中缓存的全部 KV 数据。读完本文，你将掌握该命令的完整参数体系、退出码语义、终端/JSON/静默三种输出模式，并能

avatar 天工造物局