yolo

前言
YOLO是一种目标检测方法，它的输入是整张图片，当检测到目标物体时用边界框圈起来，同时给该目标物体一个类别；边界框由中心位置、宽、高等来表示的；它的输出是n个物体的检测信息，每个物体的信息包括：中心位置(x,y)、高(h)、宽(w)、类

项目链接：https://github.com/AlexeyAB/darknet
一、如何在命令行中使用编译好的darknet程序
On Linux use ./darknet instead of darknet.exe,

根据这个代码就可以计算到出各类别的AP/MAP值
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# YOLOv4
# 2020.11.05
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LabelImg下载
https://github.com/tzutalin/labelImg 解压后得到 环境配置
安装anaconda（安装教程很多不赘述），安装完成后执行下面命令安装依赖
pip

文件目录
数据集下载：https://www.cityscapes-dataset.com/downloads/ 下载 leftImg8bit_trainvaltest.zip 和 gtFine_trainvaltest.zi

各位CV伙伴估计已经看了很多网上许多关于YOLO1的博客，在这里我推荐路过的朋友可以参考以下链接，有一定基础再来看我的这个博客。因为我参考了前人的知识再做的总结，有些小的基础的概念没有详细解释。
参考

前言
YOLO官网：https://github.com/pjreddie/darknet YOLO及You Only Look Once，是一种目标检测算法，目标检测任务的目标是找到图像中的所有感兴

先看精度效果：
Yolo-Fastest-1.1 Pedestrian detection EquipmentSystemFrameworkRun timeRaspberrypi 3BLinux(arm64)ncnn62ms Network

原先公司的项目使用darknet进行训练，所有数据使用 Darknet标注工具 标注，生活快乐幸福。这几天yolox刷屏，想着怎么用现有的数据进行训练 ，不想重新标注了呀，还

YOLOv3 从入门到部署：（二）YOLOv3网络模型的构建（基于yolo-fastest-xl）
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在这篇博客里，我们以yolo-fastest-xl