探索資料集製作過程中的一些筆記。處理時基本都是利用excel，txt，csv進行，更新中。。
主要記錄了一些txt的合併，後來發現對於乙個python不是很熟的人，其實結合excel更快
主要記錄了一些如果資料集是按照類別放的話，直接讀取不是很方便，但是將目錄拼起來直接讀取更方便些
主要記錄了一些批量修改資料夾命名中的某個字元，還有將txt檔案的每一行單獨生成乙個txt。
在模型訓練過程中，需要讀取該的類別時使用
當時經常要用的一段小指令碼
簡單的用txt生成了乙個xml
一些細節，不涉及太多理論
將同一上的不同目標放在txt的同一行
想將43類變為3或4類
YOLO系列總結
2018 december 04 yolo系列總結 相比 rcnn系列，yolo 系列的主要缺點 主要原因是每個網格 固定數量的物體使候選框數量減少 yolo v1 yolo v2 darknet19 yolo v3 darknet53 yolo v1 無 yolo v2 維度拼接，一次，第 16 ...
YOLO系列概覽
1.yolo v1 採用乙個24層的卷積網路加2個全連線層。將畫面分成s s個部分，每個部分負責 b個框，每個框有x，y，w，h，confidence 是否有目標，iou為多少 五個 引數。在voc資料集中，有20個類別。演算法中，b 2，即每個分格 2個框。所以，最後的輸出向量維度為s s 30,...
YOLO演算法總結
步驟 1.輸入 608,608,3 2.經過cnn處理，輸出 19,19,5,85 3.展開以上矩陣後為 19,19,425 每個19 19的網格裡有425個數字 425 5 85，每個網格裡有5個achor box，achor box中有85個數字 85 5 80，pc,bx,by,bw,bh,c...