0. 引言一般博主都会说对YOLO网络训练都是通过自制的训练集，这是能一次性完成YOLO网络的参数设置，但对于之前根本没有接触过这类知识的小白，我决定慢慢来，用其他数据集尝试训练网络。此步骤的目的在于： 1. 认识Pascal voc 2012 数据集； 2. 了解数据集的格式； 3. YOLO训练参数的配置； 4. 训练一次的大致时间。训练的环境：CPU为Intel® Core™ i7-6700

【代码】python 图片转视频。

【代码】python 在图片中绘制矩形框。

本文结构和某些内容参考博文【YOLOV5-5.x 源码解读】detect.py，但可能由于版本不同等原因与我下载的源码存在出入，因此我结合原博文和自身对代码的理解写这篇博文。文章目录0. 导入需要的包和基本配置1. 设置opt参数2. 执行main函数3. 执行run函数3.1 载入参数3.2 输入检查和输出设置3.3 载入模型和模型参数3.4 加载推理数据3.5 推理前测试3.6 正式推理3.6

背景：打算用python来实现yolov3，在b站找到了一个up主的教程，第一步即为环境的配置。1. pytorch是什么

之前也接触过一些芯片，但是在学习过程中并没有深入研究，只是了解其基本应用，引脚的连接等，此次接触了电源PWM控制芯片，记录下我自己的学习过程，提供参考。1找英文的芯片手册 + 中文资料英文数据手册一定一定要找官方的数据手册，虽然是英文的，但是数据手册中提供了最准确最官方的数据，再不济大不了芯片手册慢慢啃，总会有点收获。以英文数据手册为主，中文资料为辅。一般百度芯片的名字，然后找到芯片生厂商的网址都

基本概念箱线图是描述数据分布情况一种图形，需要知道以下几个概念：首先将数据串从小到大排序；上界，上四分位数（Q3），中位数（Q2），上四分位数（Q1），下界分别在数字串的那个位置（上界处于最大值处可能是因为笛卡尔坐标系的方向）；从箱线图中能看出数据分布情况；中度异常点和极度异常点；上四分位数（Q3），中位数（Q2），上四分位数（Q1）用公式计算出在数据串中的位置。离差平方和、方差、标准差和变异系数

背景：打算用python来实现yolov3，在b站找到了一个up主的教程，第一步即为环境的配置。1. pytorch是什么

之前也接触过一些芯片，但是在学习过程中并没有深入研究，只是了解其基本应用，引脚的连接等，此次接触了电源PWM控制芯片，记录下我自己的学习过程，提供参考。1找英文的芯片手册 + 中文资料英文数据手册一定一定要找官方的数据手册，虽然是英文的，但是数据手册中提供了最准确最官方的数据，再不济大不了芯片手册慢慢啃，总会有点收获。以英文数据手册为主，中文资料为辅。一般百度芯片的名字，然后找到芯片生厂商的网址都

0. 引言一般博主都会说对YOLO网络训练都是通过自制的训练集，这是能一次性完成YOLO网络的参数设置，但对于之前根本没有接触过这类知识的小白，我决定慢慢来，用其他数据集尝试训练网络。此步骤的目的在于： 1. 认识Pascal voc 2012 数据集； 2. 了解数据集的格式； 3. YOLO训练参数的配置； 4. 训练一次的大致时间。训练的环境：CPU为Intel® Core™ i7-6700