开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

YOLO:如何在暗网代码中更改mAP计算的频率

YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的目标检测算法，它能够实现实时目标检测和定位。在暗网代码中更改mAP（mean Average Precision）计算的频率可以通过以下步骤实现：

理解YOLO算法：YOLO算法是一种单阶段目标检测算法，通过将图像划分为网格并在每个网格中预测边界框和类别概率来实现目标检测。它具有实时性和高准确性的特点。
理解mAP计算：mAP是一种用于评估目标检测算法性能的指标，它综合考虑了检测准确率和召回率。mAP的计算需要在一组预定义的IoU（Intersection over Union）阈值下计算每个类别的准确率和召回率，并取其平均值作为最终的mAP值。
修改暗网代码：在暗网代码中更改mAP计算的频率可以通过修改代码中的相关参数或函数来实现。具体而言，可以调整代码中计算mAP的时间间隔或触发条件，以改变mAP计算的频率。例如，可以将mAP计算的触发条件从每个训练迭代改为每隔一定的训练批次进行计算。
重新训练模型：在修改了暗网代码后，需要重新训练模型以应用更改后的代码。这涉及到使用训练数据集对模型进行重新训练，并根据新的代码逻辑进行优化和调整。
测试和评估：在重新训练模型后，需要对其进行测试和评估，以验证更改后的mAP计算频率是否达到预期效果。可以使用测试数据集进行目标检测，并计算新的mAP值来评估算法性能的变化。

需要注意的是，以上步骤是一种一般性的方法，具体实施可能因暗网代码的实现方式而有所不同。此外，为了保证代码的稳定性和可靠性，建议在更改代码之前备份原始代码，并在修改过程中进行适当的测试和验证。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云AI开放平台：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链服务（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
腾讯云音视频处理（MPS）：https://cloud.tencent.com/product/mps

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

中科大提出PE-YOLO | 让YOLO家族算法直击黑夜目标检测

结果表明，与其他暗光检测器和暗光增强模型相比，PE-YOLO取得了先进的结果，分别达到了78.0%的mAP和53.6的FPS，可以适应不同的暗光条件下的目标检测。...代码：https://github.com/XiangchenYin/PE-YOLO 1、简介近年来，卷积神经网络（CNN）的出现推动了目标检测领域的发展。...而在实际环境中，往往存在许多恶劣的光照条件，如夜晚、暗光和曝光不足，导致图像质量下降，从而影响了检测器的性能。...作者在暗光目标检测数据集ExDark上验证了作者方法的有效性，结果显示与其他暗目标检测器和暗光增强模型相比，PE-YOLO取得了先进的结果，分别达到78.0%的mAP和53.6的FPS，适用于暗场景中的目标检测...捕捉场景中的全局信息已被证明对于低级别的视觉任务（如暗光增强）是有益的。

5153 0

中科大提出PE-YOLO | 让YOLO家族算法直击黑夜目标检测

结果表明，与其他暗光检测器和暗光增强模型相比，PE-YOLO取得了先进的结果，分别达到了78.0%的mAP和53.6的FPS，可以适应不同的暗光条件下的目标检测。...代码：https://github.com/XiangchenYin/PE-YOLO 1、简介近年来，卷积神经网络（CNN）的出现推动了目标检测领域的发展。...而在实际环境中，往往存在许多恶劣的光照条件，如夜晚、暗光和曝光不足，导致图像质量下降，从而影响了检测器的性能。...作者在暗光目标检测数据集ExDark上验证了作者方法的有效性，结果显示与其他暗目标检测器和暗光增强模型相比，PE-YOLO取得了先进的结果，分别达到78.0%的mAP和53.6的FPS，适用于暗场景中的目标检测...捕捉场景中的全局信息已被证明对于低级别的视觉任务（如暗光增强）是有益的。

1.8K5 1

黑夜光线差的场景中目标检测痛点可以缓解

在真实环境中，经常存在许多恶劣的照明条件，如夜间、暗光和曝光，因此图像质量的降低影响了检测器的性能。...视觉感知模型使自动系统能够理解环境，并为后续任务（如轨迹规划）奠定基础，这需要稳健的目标检测或语义分割模型。下图是暗物体检测的示例。...边缘分支使用两个不同方向的Sobel算子来计算图像梯度，以获得边缘并增强组件的纹理。低频增强滤波器在每个尺度分量中，低频分量具有图像中的大部分语义信息，它们是检测器预测的关键信息。...04 实验及可视化 PE-YOLO和微光增强型之间的性能比较。它显示了每个类别中的mAP和AP。粗体数字在每列中得分最高。可视化了不同弱光增强模型的检测结果，如上图所示。...与使用LOL数据集预训练的DENet和IAT-YOLO相比，PE-YOLO在mAP中分别高0.7%和0.2%，并且PE-YOLO在FPS上几乎也是最高的。

5282 0

PE-YOLO：解决黑夜中的目标检测难点

在真实环境中，经常存在许多恶劣的照明条件，如夜间、暗光和曝光，因此图像质量的降低影响了检测器的性能。...视觉感知模型使自动系统能够理解环境，并为后续任务（如轨迹规划）奠定基础，这需要稳健的目标检测或语义分割模型。下图是暗物体检测的示例。...边缘分支使用两个不同方向的Sobel算子来计算图像梯度，以获得边缘并增强组件的纹理。低频增强滤波器在每个尺度分量中，低频分量具有图像中的大部分语义信息，它们是检测器预测的关键信息。...04 实验及可视化 PE-YOLO和微光增强型之间的性能比较。它显示了每个类别中的mAP和AP。粗体数字在每列中得分最高。可视化了不同弱光增强模型的检测结果，如上图所示。...与使用LOL数据集预训练的DENet和IAT-YOLO相比，PE-YOLO在mAP中分别高0.7%和0.2%，并且PE-YOLO在FPS上几乎也是最高的。

5204 0

Yolo框架优化：黑夜中也可以实时目标检测，

在真实环境中，经常存在许多恶劣的照明条件，如夜间、暗光和曝光，因此图像质量的降低影响了检测器的性能。...视觉感知模型使自动系统能够理解环境，并为后续任务（如轨迹规划）奠定基础，这需要稳健的目标检测或语义分割模型。下图是暗物体检测的示例。...边缘分支使用两个不同方向的Sobel算子来计算图像梯度，以获得边缘并增强组件的纹理。低频增强滤波器在每个尺度分量中，低频分量具有图像中的大部分语义信息，它们是检测器预测的关键信息。...04 实验及可视化 PE-YOLO和微光增强型之间的性能比较。它显示了每个类别中的mAP和AP。粗体数字在每列中得分最高。可视化了不同弱光增强模型的检测结果，如上图所示。...与使用LOL数据集预训练的DENet和IAT-YOLO相比，PE-YOLO在mAP中分别高0.7%和0.2%，并且PE-YOLO在FPS上几乎也是最高的。

8103 0

使用Google AI Open Images进行对象检测

选择目标检测算法我们考虑了各种算法，如VGG、Inception，但最终选择了YOLO算法，因为它的速度、计算能力和丰富的在线文章可以指导我们完成整个过程。...面对计算和时间限制，我们做出了两个关键决定 - 使用YOLO v2模型，预训练的模型可识别某些对象。利用迁移学习训练最后一个卷积层，以识别以前看不见的对象，如吉他、房子、男人/女人、鸟等。...类别数 - 43，这是定义YOLO输出的维度所必需的。锚点框 - 要使用的锚点框的数量和尺寸。置信度和IoU阈值 - 用于定义要选择的锚点框以及如何在锚点框之间进行选择的阈值。...网格大小 - 我们更改了网格大小的维度，以便将图像划分为19 *19网格单元而不是13 *13，这是我们下载的模型的默认值。...训练算法（Adam优化器）输出精度 - 平均精确度（mAP分数）：在对象检测中评估模型有许多度量标准，对于我们的项目，我们决定使用mAP分数，即所有IoU阈值下不同召回（recall）值的最大精度的平均值

1.1K4 0

【魔改YOLO系列】YOLO-SLD: 在YOLO中引入注意力机制，实现精准车牌检测

与现有的目标检测网络相比，YOLO-SLD在CCPD数据集上的表现更好，**mAP达到了98.91%**，比YOLOv7提高了0.47%。...在暗光和亮光图像中，CCPD测试子集的准确率从93.5%提高到96.7%，**准确率提高了3.2%**。...检测车牌，如汽车、卡车和面包车，对执法、监控和收费站运营非常有用。如何在现实世界的复杂捕获场景中快速准确地检测车牌至关重要，但检测难度随着车牌的不均匀光照条件或斜拍角度的剧烈变化而增加。...更重要的是，SimAM模块不需要向原始YOLOv7网络添加任何参数，减少了模型计算，简化了计算过程。首次在CCPD数据集上测试了具有不同注意力机制的检测模型的性能，证明了所提方法的有效性。...改进的YOLOv7网络架构在本节中，改进的SimAM被嵌入到YOLOv7模型中，该模型基于传统图像识别技术和深度学习目标检测技术的优势，旨在改进其网络架构并提高车牌检测的识别精度。

901 0

leggedrobotics free gait 足式机器人自由步态苏黎世机器人系统实验室

只需找到GPU的计算能力，并将其添加到darknet_ros / CMakeLists.txt中。...这是最简单的，如果重复，并适应所有需要从darkned_ros包中更改的参数文件。这些具体是文件夹中的参数文件config和启动文件launch。...检测相关参数您可以通过添加类似于的新配置文件来更改与检测相关的参数darkned_ros/config/yolo.yaml。...Darknet：C中的开源神经网络 Darknet是用C和CUDA编写的开源神经网络框架。它快速，易于安装，并支持CPU和GPU计算。...恶梦使用Darknet的黑魔法来召唤鬼魂，食尸鬼和野生恶魔。但你们要进入这里，要警惕，没有人在恶梦之地安全。暗网中的RNN 反复神经网络对于时间序列数据和NLP都是愤怒的。

5392 0

基于深度学习的路面坑洞检测（详细教程）

注意：文本文件中的路径应该是相对于暗网目录的。让我们看一下代码，这将使事情变得更清晰。...接下来是过滤器和类的数量。在微型模型配置文件中，我们可以找到两个 [yolo] 层。将这些层中的类从 80 更改为 1，因为我们只有一个类。...在每个 [yolo] 层之前，都会有包含过滤器参数的 [convolutional] 层。将过滤器的数量更改为(num_classes+5)*3给出的值，即18在我们的例子中。...而对于微型 YOLOv4 模型，我们需要在 [yolo] 层之前的两个 [convolutional] 层中进行更改。...我们也可以使用相同的数据文件进行进一步的 mAP 测试。由于我们现在在磁盘上有训练好的模型，我们可以执行以下命令来计算 0.5 IoU 的 mAP。 .

1.5K1 0

目标检测算法YOLO3论文解读

其实就是针对logits中每个分类计算的结果分别作用一个sigmoid分类器，分别判定样本是否属于某个类别。在训练期间，使用二元交叉熵损失函数进行类别预测。...仍然使用连续的3×3和1×1的卷积层。通过上采样对三个不同尺度做预测。如将8*8的特征图上采样和16*16的特征图相加再次计算，这样可以预测出更小的物体。...YOLO v2损失函数的后三项是平方误差，而YOLO v3则更改为交叉熵误差项，也就是说YOLO v3的物品置信度和分离预测使用的是逻辑回归算法。...二、代码理解 1、构造残差块 2、darknet53网络结构，用于提取特征（使用了残差块） 3、yolo块（图中Convs） yolo3在Darknet53提取的特征层基础上，又加了针对3种不同比例的...8、k-mean聚类算法（用于生成模版框） 9、对三个不同尺度的输出做非极大值抑制，得到最后物体检测框和预测类别 10、计算mAP，评价模型发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https

5452 0

使用深度学习进行自动车牌检测和识别

作者 | Achraf KHAZRI 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队介绍在现代世界的不同方面，信息技术的大规模整合导致将车辆视为信息系统中的概念资源。...实施YOLO V3：首先，准备了一个由700个汽车图像组成的数据集，其中包含突尼斯牌照，对于每个图像，制作一个xml文件（之后更改为包含与Darknet配置文件输入兼容的坐标的文本文件.Darknet.../darknet detector train custom/darknet.data custom/yolov3.cfg darknet53.conv.74 完成训练后，从图像中检测到你的盘子，从暗网.../自定义/权重中选择最新的模型，并将其路径或名称放在文件object_detection_yolo.py中，也将使用yolov3.cfg文件，就在这个文件中在训练之前把＃放到训练所以可以训练然后运行：...然后以相同的方式计算垂直投影直方图，但是通过图像的列更改行以具有每个字符的两个限制（左和右）。从车牌中提取数字的另一种方法是使用开/关形态学来制作某些连通区域，然后使用连通分量算法来提取连通区域。

2.8K5 0

低功耗、高精度，PowerYOLO 在动态视觉传感器上的高性能检测！

如之前在[19]中所示，在带有SoC FPGA芯片的Zynq UltraScale+ MPSoC ZCU104开发板上的硬件卷积层加速器，使用4位PoT权重至少可以比线性量化版本节省的电力，并且随着芯片时钟频率的提高...这种输入形式允许使用所谓的稀疏卷积，仅重新计算可能已更改其值的激活。使用这种模型，在GEN1集合和事件直方图表示上获得了mAP为（使用标准卷积神经网络为）。...YOLO网络的架构经过多年的发展，社区广泛认为是当前最佳水平（SoTA）的最新版本是YOLOv8，可在[32]处获取其开源代码。...Mixed Precision YOLO 基于在[32]中可获得的YOLO8s代码，作者适当地修改了代码以执行量化训练。...对于一个具有4位权重和8位激活的单个处理元素，使用PoT权重可以将能效提高2倍。将这个处理元素用于完整的卷积层会导致功率效率提高1.6倍，并且允许更高的频率操作，如ZCU 104平台所示。

1451 0

【转】目标检测之YOLO系列详解

YOLO将物体大小的信息项（w和h）进行求平方根来改进这个问题，但并不能完全解决这个问题。综上，YOLO在训练过程中Loss计算如下式所示： ?....k-means算法代码实现参考:k_means_yolo.py.算法过程是:将每个bbox的宽和高相对整张图片的比例(wr,hr)进行聚类,得到k个anchor box,由于darknet代码需要配置文件中...训练使用的最小的图像尺寸为320 x 320，最大的图像尺寸为608 x 608。这使得网络可以适应多种不同尺度的输入. YOLOv2网络结构 YOLOv2对v1的基础网络做了更改....在每个网格中预测固定数量的bbox这种约束方式减少了候选框的数量。 YOLO v.s. Faster R-CNN 统一网络: YOLO没有显示求取region proposal的过程。...鉴于 Darknet 作者率性的代码风格, 将它作为我们自己的开发框架并非是一个好的选择. 可以在我们更为熟悉的Caffe等框架中复现YOLO网络.

1.6K5 0

【转】目标检测之YOLO系列详解

.k-means算法代码实现参考:k_means_yolo.py.算法过程是:将每个bbox的宽和高相对整张图片的比例(wr,hr)进行聚类,得到k个anchor box,由于darknet代码需要配置文件中...训练使用的最小的图像尺寸为320 x 320，最大的图像尺寸为608 x 608。这使得网络可以适应多种不同尺度的输入. YOLOv2网络结构 YOLOv2对v1的基础网络做了更改....在每个网格中预测固定数量的bbox这种约束方式减少了候选框的数量。 YOLO v.s. Faster R-CNN 统一网络: YOLO没有显示求取region proposal的过程。...参考Windows 版 Darknet (YOLOv2) 移植, 代码在此. region层:参数anchors指定kmeans计算出来的anchor box的长宽的绝对值(与网络输入大小相关),num...鉴于 Darknet 作者率性的代码风格, 将它作为我们自己的开发框架并非是一个好的选择. 可以在我们更为熟悉的Caffe等框架中复现YOLO网络.

1.6K4 0

Fast YOLO：用于实时嵌入式目标检测

尽管YOLOv2可以在强大的GPU上实现实时性能，但在计算能力和内存有限的嵌入式计算设备上利用这种方法进行视频中的实时目标检测仍然非常具有挑战性。...为了在保持性能的同时进一步降低嵌入式设备的功耗，在提出的Fast YOLO框架中引入了一种运动自适应推理方法，以降低基于时间运动特性的O-YOLOv2深度推理的频率。...然而，为视频中的目标检测而设计的深度神经网络（如YOLOv2）具有大量参数，因此在计算上难以搜索整个参数空间以找到最佳解决方案。...通过在必要时使用前面介绍的O-YOLOv2网络进行深度推理，这种运动自适应推理技术可以帮助框架减少对计算资源的需求，从而显着降低功耗系统以及处理速度的提高。...四、实验原始YOLOv2网络架构与优化后的YOLOv2之间的架构和性能比较提出的Fast YOLO、O-YOLOv2和原始YOLOv2在Nvidia Jetson TX1嵌入式系统上运行的平均运行时性能和深度推理频率

8732 0

Fast YOLO：用于实时嵌入式目标检测（附论文下载）

为了在保持性能的同时进一步降低嵌入式设备的功耗，在提出的Fast YOLO框架中引入了一种运动自适应推理方法，以降低基于时间运动特性的O-YOLOv2深度推理的频率。...实验结果表明，与原始YOLOv2相比，所提出的Fast YOLO框架可以将深度推理的数量平均减少38.13%，视频中目标检测的平均加速约为3.3倍，导致Fast YOLO运行在Nvidia Jetson...然而，为视频中的目标检测而设计的深度神经网络（如YOLOv2）具有大量参数，因此在计算上难以搜索整个参数空间以找到最佳解决方案。...通过在必要时使用前面介绍的O-YOLOv2网络进行深度推理，这种运动自适应推理技术可以帮助框架减少对计算资源的需求，从而显着降低功耗系统以及处理速度的提高。...四、实验原始YOLOv2网络架构与优化后的YOLOv2之间的架构和性能比较提出的Fast YOLO、O-YOLOv2和原始YOLOv2在Nvidia Jetson TX1嵌入式系统上运行的平均运行时性能和深度推理频率

4271 0

YoloV10改进策略：Neck改进|Efficient-RepGFPN，实时目标检测的王者Neck

因此，我们利用技术，并将[30]{ }^{1} 引入到我们的DAMO-YOLO中。是一种启发式且无需训练的神经架构搜索方法，它不依赖于超网，可用于构建不同规模的主干网络。...因此，我们放弃了之前YOLO系列工作[24, 25, 26, 1, 32, 9, 38]中的检测器头部，只保留了一个任务投影层。节省的计算量被转移到了颈部部分。...在公共COCO数据集上，DAMO-YOLO在通用和轻量级类别中均优于最先进的检测器（如YOLO系列）。在DAMO-YOLO（小/中/大）中呈现了一整套不同规模的模型，以支持不同的部署。...然而，模型的Flops与延迟之间的关系并不总是一致。为了提升模型在工业部署中的实际性能，DAMO-YOLO在设计过程中优先考虑了延迟-mAP曲线。...在DAMO-YOLO中，我们首先在各种尺寸的模型上，尤其是小型模型上，再次使蒸馏大放异彩。我们采用基于特征的蒸馏来传递暗知识，这可以在中间特征图[15]中蒸馏出识别和定位信息。

1841 0

YOLO-SLD：一种改进的注意机制YOLO车牌检测

更重要的是，SimAM模块不需要向原始YOLOv7网络添加任何参数，从而减少了模型计算，简化了计算过程。首次在CCPD数据集上测试了具有不同注意机制的检测模型的性能，证明了所提出的方法是有效的。...实验结果表明，YOLO-SLD模型具有更高的检测精度，并且在mAP为0.5时更轻，整体准确率从原始YOLOv7模型的98.44%提高到98.91%，准确率提高了0.47%。...CCPD测试子集在暗图像和亮图像中的准确率从93.5%提高到96.7%，准确率提高了3.2%。与原始YOLOv7模型相比，模型的参数大小减少了120万个参数。其性能优于其他流行的车牌检测算法。...基于CNN的各种框架，如SSD、YOLO、R-CNN和全卷积网络（FCN），已被提出用于与车牌检测相关的众多研究。...与原有骨干网相比，本文提出的改进是在骨干网中的ELAN模块和ELAN-H模块中添加SimAM，并引入SimAM注意机制，形成新的SimAM ELAN和SimAM-ELAN-H模型，如下图所示。

891 0

超越YOLOv5的PP-YOLOv2和1.3M超轻量PP-YOLO Tiny都来了！

而如果将骨架网络从 ResNet50 更换为 ResNet101，PP-YOLOv2 的优势则更为显著：mAP 达到 50.3%，速度比同计算量的 YOLOv5x 高出了 15.9%。...感兴趣的小伙伴可以直接查看 PP-YOLOv2 论文：https://arxiv.org/abs/2104.10419 并查看 PP-YOLOv2 和 PP-YOLO Tiny 的代码实现：https:...而以上这一系列优化策略对网络的改进效果分别是怎样的呢？通过消融实验得到的图表我们可以清晰的看到，以上 PAN、MISH 和输入尺寸的增大都带来了一些计算量的增加，但 mAP 却得到了显著的提升。 ?...以上所有 PP-YOLOv2 和 PPYOLO Tiny 的代码实现，均在 PaddleDetection 飞桨目标检测开发套件中开源提供：github.com/paddlepaddle/paddledetection...由资深研发工程师倾囊相授多年“炼丹”经验，配套真实工业落地场景案例，最先进的调优方式、训练技巧、优化技巧和工业部署方案，带您一网打尽，千万不要错过！

7783 0

YoloV8改进策略：Neck改进|Efficient-RepGFPN，实时目标检测的王者Neck

因此，我们利用技术，并将[30]{ }^{1} 引入到我们的DAMO-YOLO中。是一种启发式且无需训练的神经架构搜索方法，它不依赖于超网，可用于构建不同规模的主干网络。...因此，我们放弃了之前YOLO系列工作[24, 25, 26, 1, 32, 9, 38]中的检测器头部，只保留了一个任务投影层。节省的计算量被转移到了颈部部分。...在公共COCO数据集上，DAMO-YOLO在通用和轻量级类别中均优于最先进的检测器（如YOLO系列）。在DAMO-YOLO（小/中/大）中呈现了一整套不同规模的模型，以支持不同的部署。...然而，模型的Flops与延迟之间的关系并不总是一致。为了提升模型在工业部署中的实际性能，DAMO-YOLO在设计过程中优先考虑了延迟-mAP曲线。...在DAMO-YOLO中，我们首先在各种尺寸的模型上，尤其是小型模型上，再次使蒸馏大放异彩。我们采用基于特征的蒸馏来传递暗知识，这可以在中间特征图[15]中蒸馏出识别和定位信息。

1611 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭