㈠ 深度学习模型训练中断以后再次训练会积累吗
不会。 在darknet中，无论如何中断训练，只要重新进行命令行命令，且weights改为上一次结束时的得到的weights，那么总的模型训练轮次是不会改变的。而像我这种想要对已经训练好的模型（轮次与cfg文件上的轮次一致），想要进一步添加训练轮次以继续训练，则必须修改cfg文件上的轮次信息。
㈡ yolo产生的final模型和迭代中产生的模型有什么区别么
dex>标志可以选卡显卡例如下面命令选择序号为1的显卡运行程序./darknet -i 1 imagenet test cfg/alexnet.cfg alexnet.weights也可以不适用gpu,例如如下设置./darknet -nogpu 参数。。。5.编译Opencv.
㈢ darknet 和caffe 哪个速度快
Caffe的优势上手快：模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出。 Caffe给出了模型的定义、最优化设置以及预训练的权重，方便立即上手。速度快：能够运行最棒的模型与海量的数据。 Caffe与cuDNN结合使用，测试AlexNet模型，在K40上处理每张图片只需要1.17ms.模块化：方便扩展到新的任务和设置上。 可以使用Caffe提供的各层类型来定义自己的模型。开放性：公开的代码和参考模型用于再现。社区好：可以通过BSD-2参与开发与讨论。
㈣ 民间贷款的具体程序，和一利息算法
课题名称高速网络环境下的分布式大型文件分发系统中调度子系统的设计与实现课题来源预先研究——自拟课题类型BZ导 师蒋宗礼学生姓名李鑫学 号00070613专 业计算机科学与技术内容描述: 随着科学技术的发展，科学计算和生产，以及人们生活、娱乐对于高速网络环境下大规模的数据分发的要求日益提高。传统的基于C/S模型的分发方法，如HTTP、FTP等服务，由于其固有的限制，不可能从根本上解决服务器端的带宽和计算能力瓶颈问题；现有的基于P2P模型的各种数据分发方法，则存在着性能不好、可靠性差、安全性差等诸多严重的问题，难以胜任真实的、严肃的科学研究实践。为了解决这些问题，我们设计了一套全新的、基于P2P模型的，用于高速网络环境中分发大型文件的分布式文件分发系统。这套系统希望能够通过科学、合理的设计来消除现有P2P系统中存在的诸多问题，汲取C/S模型和P2P模型中的优点，并能够胜任较大规模的数据分发任务的需要。调度的好坏是决定一个系统能否有效地运转的重要因素。对于我们正在设计的这套系统来说，其调度子系统不仅需要合理地处理来自本地的各种调度请求，还需要与网络上的其他节点配合，以期在整个网络的全局范围内，达到最佳的执行效率；通过有效而合理地安排任务执行和请求的先后次序，调度子系统不仅要在本地达到充分利用网络带宽和磁盘高速缓存等资源，而且，以全局的观点看，它还需要实现整个网络范围内的负载平衡和故障转移，在保证数据正确传输的前提下，尽可能地缩短整体的响应时间，以期提高传输效率，并合理地利用网络带宽和计算资源。正确地设计调度子系统需要对现有的基于单处理器、多处理器、NUMA等不同体系结构下的调度器进行深入的了解，以及对于前人在这一方面研究成果的深入理解和认识。除此之外，需要建立一系列可实现的评估模型，以便让计算机能够有效地完成调度任务。调度算法中可能会涉及一些NP-完全问题，因此，调度器的实现中很可能会不可避免地选择一些折衷的算法以给出这些问题的近似解。如何在这些近似的算法中选出最合理的那些，同样需要设计正确的评估模型，并进行试验和论证。注意要点：系统整体设计中要充分考虑性能、可伸缩性、可靠性和安全性，并在设计中予以体现。 建立并选取可能的评估模型，对于系统的执行给出合理的论证，并确保选定的评估模型的可实现性和正确性。 作为系统的核心部件，调度子系统的实现必须正确。调度子系统在设计时，同时实现对应的单元测试代码，并使用这些代码对调度子系统进行压力测试。 使用C++语言进行开发。为了保证系统整体的可移植性，这部分的实现必须完全符合C++98以及POSIX等相关规范。 系统的编码过程必须规范，通过合理地使用版本控制，确保软件的质量。 总结测试数据，撰写毕业设计论文时间安排：(2004-02-10 – 2004-05-30)2.10—3.25 阅读相关文献，设计系统的整体架构，编写架构文档并实现初步的原型。(占全部时间的大约40%)3.26—4.27 精细的原型实现，这一阶段调度子系统和其他子系统的每日构建和联调应能够正确通过。(占全部时间的大约30%)4.28—5.19 系统的稳定化和测试，撰写《毕业设计论文》。这一阶段，整个系统的每日构建和联调必须能够正确通过。(占全部时间的大约20%)5.20—5.30 总结毕业设计中出现过的问题，完成《毕业设计论文》。这一阶段，整个系统应能够正确运行。(占全部时间的大约10%)参考文献：“Distributed Systems: Concepts and Design (3rd Edition)” George Coulouris, et al, 2000. (ISBN: 0201619180) The Design and Implementation of the 4.4 BSD Operating System, McKusick, et al, 1996. (ISBN: 0201549794) The Art of Computer Programming, Volume 1 and 3, Donald E. Knuth, 1997, 1998(ISBN 0-201-89683-4, ISBN 0-201-89685-0) The Darknet and the Future of Content Distribution, Peter Biddle, et al, 2002 [ ]指导教师签名： 日期：
㈤ 关于暗黑网络
黑暗网络（darknet）是一个IP地址空间（address space）的路由分配，用普通的方式不能发现它。该术语既用来指代一个单一专用网络，又可指代以这种方式配置的互联网地址空间的集体部分。一般来说，黑暗网络（darknet）是虚拟专用网络（VPN）上的一个变异，它有适当的额外措施来保证成员的网络和IP地址不被发现。它的目的不仅是隐藏交流本身，还隐藏信息交换的事实。成员加入黑暗网络是为了能够分享信息或文件但不会冒着被发现的风险。普遍的黑暗网络（darknet）包括洋葱头（Tor，洋葱路由器）、Freenet和I2P。这样的网络一般都是分散式的，通过服务器广泛流传的系统路由流量，这通常由志愿者提供。复杂的路由系统让追踪通讯非常困难。专用黑暗网络（darknet）最常用于非法文件共享（file sharing），它包括版权所有的（righted）媒介、盗版软件、恶意软件（malware）程序和非法内容，如儿童色情。黑暗网络（darknet）的另一个目的是在公共传播不可取、很危险或不被允许时为私人交流提供场所。例如，当埃及的穆马拉克政权关闭了国家互联网，持有不同政治意见的人使用洋葱头黑暗网络来与外部世界保持联系。黑暗网络（darknet）还用在网络安全测试里。管理员为黑暗网络留出一部分不用的IP地址空间，并配置一个网络监控设备来发现走向其范围内IP地址的任意流量。由于黑暗网络上没有合法的系统运行，其中每个地址的流量都来自于一个恶意或错误配置的系统。黑暗网络在发现那些被蠕虫或其它企图在网络上漫延的恶意程序感染的系统时尤其有用。[1]不论如何防范，黑暗网络（darknet）决不是完全不可察觉的
㈥ darknet yolo训练的模型怎么移植到Android中
但是由于运行selective—search实在是太慢啦，希望用更快的方法。" 直接上YOLO呗 可以参考我的博文: 物体检测-从RCNN到YOLO 参考列表中"You Only Look Once "一项，包括YOLO的论文、视频、源码、使用方式。
㈦ 写出YOLO-v1和YOLO-v3模型候选框生成方法的区别,并简述YOLO-v3特征金字塔的核
摘要
YOLO系列是one-stage且是基于深度学习的回归方法，而R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN等是two-stage且是基于深度学习的分类方法。
㈧ 移动端模型一般多大
1、Yolo-Fastest, darknet模型约1.3M。2、yoloV5n,onnx模型约7.2M。3、nanodet,ncnn模型约1.8M。
㈨ 谁有tiny-yolo 的训练权重文件呢，就是darknet conv weights，急求!
注意：1、测试软件：ubuntu14.04+cuda7.5+cudnn5.0+opencv2.4.10（titanX） 2、有些您复制的终端命令如果不能在终端运行，请注意英文全角半角问题，您可以将命令输入终端，无须复制粘贴命令
第一部分：darknet安装
下载darknet，终端输入：
git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git
修改makefile文件：
cpu设置：gpu=0，opencv=1，cudnn=0
gpu设置：gpu=1，opencv=1，cudnn=1
注意nvcc的路径！！！
（设置自己nvcc的路径）
终端输入：
cd darknet make
第二部分：下载voc及转换yolo格式
下载数据（目录自己设置即可）：
curl -o http://pjreddie.com/media/files/VOCtrainval_11-May-2012.tar curl -o http://pjreddie.com/media/files/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar curl -o http://pjreddie.com/media/files/VOCtest_06-Nov-2007.tar tar xf VOCtrainval_11-May-2012.tar tar xf VOCtrainval_06-Nov-2007.tar tar xf VOCtest_06-Nov-2007.tar
找到voc_label.py程序，在script里面，转换格式，运行：
ython voc_label.py
生成train文件：
cat 2007_* 2012_train.txt > train.txt
进入yolo.c修改18/19两行，修改成您voc数据路径和生成的weights路径（一般设置为darknet/backup），注意修改完了需要重新编译darknet
第三部分：下载预训练分类模型
这里只提供yolo-tiny模型啦，大模型参考作者官网下载即可
网盘下载链接：http://download.csdn.net/detail/samylee/9555843
下载完成放在darknet目录下以便调用
第四部分：修改voc.data
打开cfg/voc.data文件，修改您的voc数据路径即可
第五部分：训练voc数据
darknet目录下运行：
./darknet detector train cfg/voc.data cfg/tiny-yolo-voc.cfg darknet.conv.weight
生成的caffemodel会存放在darknet/backup目录下
第六部分：demo
darknet目录下运行：
./darknet detector test cfg/voc.data cfg/tiny-yolo-voc.cfg backup/tiny-yolo-voc_1000(迭代步数自己设置啦).weights data/dog.jpg
第七部分：demo效果图：
见博客结尾部分
第八部分：训练自己的数据集
数据及制作部分：
参考我的yolo-v1博客：
http://blog.csdn.net/samylee/article/details/51729729
咱群里文件有转换成yolo格式的文件，找一下哦
训练部分：和第五部分是一样的啦
效果图如下：
㈩ paddleDetection可以用作毕设吗
可以的 可以作为论文的模型处理_山?(PaddlePaddle)是集深度学习核心框架、工具组件和服务平台为一体的技术先进、功能完备的开源深度学习平台，已被中国企业广泛使用，深度契合企业应用需求，拥有活跃的开发者社区生态。提供丰富的官方支持模型集合，并推出全类型的高性能部署和集成方案供开发者使用。?0PaddleDetection简介_addleDetection 是PaddlePaddle推出的物体检测统一框架。支持现有的RCNN、SSD、YOLO等系列模型、支持 ResNet、ResNet-VD、ResNeXt、ResNeXt-VD、SENet、MobileNet、DarkNet等主干网络。针对不同的业务场景（性能、目标大小、准确率等）可以调用框架下的不同参数（或者是参数文件），实现任务。相比于tensorflow的Object_Detection,优势之一就是将YOLO这一目标检测的快速算法融合到了框架下。_恼陆砸桓隼游得鳎刺溉绾卫_addleDetection完成一个项目，本文介绍（1-6章节）_钅坑玫降墓ぞ? 硬件：Win10(RTX2060)笔记本、某品牌服务器（4*T4）工业相机（Hikvision）软件：pycharm、VS2019?1、环境部署?2、数据集准备?3、训练?4、训练过程可视化?5、模型导出?6、python进行单张/多张图片的预测?7、python+qt（给客户的演示demo）?8、C++进行单张预测（含编译简介）?9、C++预测代码封装成DLL、配合C#完成一个整体项目?10、扩展：关于PaddlePaddle代码数据读取的方式。
