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变种densenet cspnet yolo

（继续）完善PS端YOLO网络前向计算函数

# 继续完善PS端YOLO网络前向计算函数 ## 目标 - 在PS端实现YOLO网络的前向计算 - 对不同的卷积层进行配置和优化 - 比较PS端和Python端的计算结果 ## 前提 - PS端使用卷积计算模块，可以同时处理8个通道的数据 - PS端使用量化模块，可以对数据进行量化和反量化，以减少内 ......
函数 网络 YOLO

YOLO-V5-s 实现人脸框检测

下载yolov-v5代码，并安装依赖库（推荐adaconda创建虚拟环境后安装） github地址：https://github.com/ultralytics/yolov5 yolo-v5官方文档：https://docs.ultralytics.com/yolov5/tutorials/trai ......
人脸 YOLO-V YOLO

基于YOLO V8的人体骨架提取

题外话：我记得没错的话，最多两年前，当时YOLO系列才出到V5，怎么现在都出到V8了啊。 # 1、前言 YOLOv8是 ultralytics 公司在 2023 年 1月 10 号开源的 YOLOv5 的下一个重大更新版本，目前支持图像分类、物体检测和实例分割任务，该公司同样也是YOLOV5的提出者 ......
骨架 人体 YOLO

C#中使用yolo5进行目标检测（一）

一：将PT模型文件转onnx： 1、用到export.py 安装依赖包 pip3 install onnx pip3 install coremltools==4.0 2、export.py中的配置 文件路径 模型类型 改好后直接点击运行，生成模型： ......
目标 yolo5 yolo

yolo5训练自己的数据集

一、先用labelImag标注好自己的数据集: cmd输入：labelImg打开软件， 标注完后文件夹里的东西： 一张图片对应一个txt文档 文档里的内容： 还有一个总的类别文档classes.txt 训练集标注好后，再用同样的方法标注一些测试集图片，用于测试 标注好后将数据集放入项目根目录，一般数 ......
数据 yolo5 yolo

json2yolo

### json2yolo脚本 - yolo所对应的格式是.txt,其中包含框的类别索引，中心点坐标，boundingboxs的宽，高。 ``` python import json import os #由x1,y1,x2,y2 >Cx,Cy,W,H 相对位置（取值范围0-1） name2id = ......
json2yolo 2yolo json2 json yolo

xml2yolo脚本

### xml2yolo脚本 - yolo所对应的格式是.txt,其中包含框的类别索引，中心点坐标，boundingboxs的宽，高。 ``` python import xml.etree.ElementTree as ET import pickle import os from os impo ......
脚本 xml2yolo 2yolo xml2 yolo

yolo5运行环境的部署

1、安装python 2、下载yoloV5，并下载依赖文件 https://github.com/ultralytics/yolov5 解压后在文件夹里找到文件requirements.txt，里面列出了yolo5所需要的依赖文件,此文档也可用于一键安装依赖文件 在此文件夹下打开CMD，执行：pip ......
环境 yolo5 yolo

YOLO系列代码调试笔记

环境：Windows10、Python 3.8.5、torch 1.13.0+cu116、torchvision 0.14.0+cu116 工程：https://github.com/abeardear/pytorch-YOLO-v1 bug1： # resnet = models.resnet50 ......
代码 笔记 YOLO

基于YOLO-V3训练自己的数据与任务

[TOC] > 本文在YOLO-V3的基础上实现了把官方的coco数据集换成自己（的人、口罩二分类）的目标检测任务。训练自己的数据，并完成预测。 ### 1.用labelme为数据打标签 - 需提前pip install labelme;pyqt5; pillow。然后在Anaconda promp ......
任务 数据 YOLO-V YOLO

【Python&目标识别】Labelimg标记深度学习（yolo）样本

人工智能、ai、深度学习已经火了很长一段时间了，但是还有很多小伙伴没有接触到这个行业，但大家应该多多少少听过，网上有些兼职就是拿电脑拉拉框、数据标注啥的，其实这就是在标记样本，供计算机去学习。所以今天跟大家分享下如何使用Labelimg去自己标记深度学习样本。 ......
样本 标记 深度 Labelimg 目标

二分查找常见变种方法的代码实现

二分查找变种： 1. 查找大于target的所有值的最小索引； 2. 查找等于target的所有值的最大索引（上界）； 3. 查找大于target的所有值的最大索引； 代码示例： /** * 二分查找工具对象 */ const BinarySearch = (function() { return ......
变种 常见 代码 方法

完善PS端YOLO网络前向计算函数

# 完善PS端YOLO网络前向计算函数 - ## 解决隐藏的bug - 在yolo_accel_ctrl.c文件中，修改读DMA时的命令，将原来的0x2改为与上一层卷积计算命令相或的结果，即`cmd |= 0x2` - 这样可以保持is_padding和is_pool等比特不变，避免影响PL端的池化 ......
函数 网络 YOLO

实现PS端YOLO网络前向计算函数

# 实现PS端YOLO网络前向计算函数 ```text 目的：在PS端控制PL端完成YOLO网络的前向计算 前提：已经实现了YOLO网络参数导入到DDR3的功能 ``` #### 创建新文件 - 在Vitis软件中新建两个文件：`yolo_accel_ctrl.c`和`yolo_accel_ctrl ......
函数 网络 YOLO

实现PS端YOLO网络参数导入函数

# 实现PS端YOLO网络参数导入函数 - 目的： - 从SD卡读取Python生成的YOLO网络的所有参数的bin文件，并存储到DDR3内存中，为YOLO网络的推理和计算功能做准备 - 在main.c文件中调用load_param函数，一次性导入所有层的参数 - 前提： - 已经在Vivado和V ......
函数 参数 网络 YOLO

百度飞桨PP-YOLOE ONNX 在LabVIEW中的部署推理(含源码)

[TOC](文章目录) # 前言 PP-YOLOE是百度基于其之前的PP-YOLOv2所改进的卓越的单阶段Anchor-free模型，超越了多种流行的YOLO模型。如何使用python进行该模型的部署，官网已经介绍的很清楚了，但是对于如何在LabVIEW中实现该模型的部署，笔者目前还没有看到相关介绍 ......
源码 PP-YOLOE LabVIEW YOLOE ONNX

对已有YOLO加速模块进行Layer2仿真

# 对已有YOLO加速模块进行Layer2仿真 Layer2的仿真流程和Layer0类似，只是在数据发送和接收方面有些不同 目的是**验证Layer2的前8个输出通道结果** > 验证YOLO网络中第二层卷积层（Layer2）的前8个输出通道的结果 > > - 加速模块每次只计算8个输出通道，需要分 ......
模块 Layer2 Layer YOLO

TensorFlow10.4 卷积神经网络-ResNet与DenseNet及ResNet实战

# 1 ResNet ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1914163/202306/1914163-20230624153508624-1927891219.png) 我们是实验发现在我们堆叠更多的网络结构的时候，我们并不能又一个很好的结果，就是它 ......
卷积 ResNet 神经网络 TensorFlow 实战

YOLO Int8量化模块实现

##### 什么是量化？ - 量化是一种将浮点数转换为整数的方法，可以减少计算量和存储空间，提高模型的运行效率和部署能力。 - 量化的过程可以表示为： $$Q(x) = round(\frac{x}{s}) + z$$ - 其中，$x$是浮点数，$s$是缩放因子（scale factor），$z$是 ......
模块 YOLO Int8 Int

对已有YOLO加速模块进行Layer0仿真

# 对已有YOLO加速模块进行Layer0仿真 ```markdown # Layer0仿真模块 ## 输入数据 - 从文本文件中读取 - 每个通道144个8位数据 - 文件名如下： - layer0_txt/r_data.txt - layer0_txt/g_data.txt - layer0_t ......
模块 Layer0 Layer YOLO

对已有YOLO加速模块进行Layer0仿真（Layer0仿真平台搭建）

# Layer0仿真平台搭建 ##### 代码概述 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3217775/202306/3217775-20230620203615235-2016455014.png) - 代码功能 - 实现一个卷积神经网络的第一层（l ......
Layer0 Layer 模块 平台 YOLO

基于XC7Z100+OV5640(DSP接口)YOLO人脸识别模块编写思路（部分2）

# 实现分批卷积计算的累加模块 - 分批卷积计算：指的是将卷积层的输入通道或输出通道分成若干个批次，每次只计算一部分通道的卷积，然后将所有批次的结果累加起来，得到最终的卷积输出。这样做的目的是为了减少计算资源的消耗，提高运算效率。 - 累加模块：指的是用于缓存和累加分批卷积计算的中间结果的模块，它主 ......
人脸 模块 思路 接口 部分

基于XC7Z100+OV5640(DSP接口)YOLO人脸识别模块编写思路（部分1）

# 填充模块设计及代码编写 - 填充模块的功能 - 对卷积层的输入数据进行填充操作，即在数据的四周加上一圈0，以保持特征图的尺寸不变或增大 - 例如，将$416*416$的数据填充为$418*418$的数据 - 填充模块的设计思路 - 以第一层卷积层（layer 0）的输入数据为例，图像尺寸为 $4 ......
人脸 模块 思路 接口 部分

基于XC7Z100+OV5640(DSP接口)YOLO人脸识别前向推理过程（部分5）

# Stream_rx模块代码编写 - 功能 - Stream_rx模块是一个用来接收PS端发送的数据（包括权重、偏置、输入数据、激活查找表等）的模块，需要完成两个功能： - 完成对DMA数据的接收功能，并且区分当前接收的是哪一种类型的数据（根据data_type寄存器判断）。 - 产生write_ ......
人脸 接口 过程 部分 XC7Z

yolo v5 训练自己的数据集

1.首先准备好自己需要的图片，最好转为jpg格式，用labelImage来进行标注 labelImage可以在git上下载python代码 然后使用命令行启动，也可以直接去下载编译好的exe文件，双击直接启动 标注的时候需要注意 点击这里切换成yolo的格式 这样标注出来的数据就是txt格式的 不然 ......
数据 yolo v5

基于XC7Z100+OV5640(DSP接口)YOLO人脸识别前向推理过程（部分4）

# AXI-DMA使用介绍 ##### 内容概述 - 如何在Zynq平台上使用AXI-DMA进行PS和PL之间的高带宽数据传输。 - 主要包括以下几个部分： - AXI-DMA的简介和模式选择 - AXI-DMA的寄存器配置和编程顺序 - Vivado工程的创建和IP核的添加 - Vitis工程的创 ......
人脸 接口 过程 部分 XC7Z

基于XC7Z100+OV5640(DSP接口)YOLO人脸识别前向推理过程（部分3）

# 基于ZYNQ的摄像头显示系统 - 本文介绍了如何使用ZYNQ开发板、OV5640摄像头和HDMI显示器搭建一个摄像头显示系统 - 本文的内容主要分为以下几个部分： - 硬件介绍 - Vivado工程创建 - Vitis工程创建 - 实验结果展示 ##### 硬件介绍 - ZYNQ开发板 - 使用 ......
人脸 接口 过程 部分 XC7Z

基于XC7Z100+OV5640(DSP接口)YOLO人脸识别前向推理过程（部分2）

# 认识神经网络 ## 1. 认识神经网络中的神经元 - 神经网络是模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型，由大量的节点或称神经元相互连接构成。 - 神经元是神经网络的基本成分，它接收来自其他神经元的输入信号，通过权重、偏置和激活函数来产生输出信号。 - **权重**（weight）是表示 ......
人脸 接口 过程 部分 XC7Z

基于XC7Z100+OV5640(DSP接口)YOLO人脸识别前向推理过程（笔记）

# PS与PL使用Axi4-lite进行数据交互 > - 内容概述 > - 如何在PS和PL之间使用Axi4-lite接口进行数据交互 > - Axi4-lite是一种简单的总线协议，适用于低吞吐量的数据传输，例如PS发送加速相关的命令给PL > - 内容分为以下几个部分： > - PS和PL之间的 ......
人脸 接口 过程 笔记 XC7Z

深度学习—YOLO目标检测算法

一、整体流程介绍 二、数据准备 根据目标大小不同，考虑3种图像划分尺度，大中小； 而对锚框本身，有正、长、宽3种形态； Po有无中心坐标（0、1）、Bx、By、Bw、Bh，这里是5个特征值，再加上COCO数据集本身自带的80个类别； 故对于每个图像块均构造一个对应的标签列向量y，（5+80）* 3 ......
算法 深度 目标 YOLO
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