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在yolo模型inference执行完成后，会产生很多的冗余结果，此时就需要调用nms对冗余结果进行去重nms函数在darknet框架中是do_nms_sort函数，位于box.c文件中，源码如下：voiddo_nms_sort(detection*dets,inttotal,intclasses,floatthresh){inti,j,k;

1.darkne介绍Darknet是一个开源的深度学习框架，由JosephRedmon(YOLO~YOLOv3作者或参与者)开发，主要用于实现神经网络模型。这个框架最初是为了实现计算机视觉任务而创建的，尤其是目标检测。其中最著名的应用之一就是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列目标检测算法。以下是

1.概述以下是YOLOv5的一些要点解析：PyTorch框架：YOLOv5是完全基于PyTorch实现的，这与之前基于Darknet的版本不同。PyTorch的易用性、灵活性和广泛的社区支持使得YOLOv5的开发、训练和部署变得更加高效和灵活。CSPNet结构：YOLOv5采用CSPNet作为其主干网络，这一结构通过

最近又整了一块jetsonnano的板子，就拿过来正好用一下，这个跑yolo还是很有用的，这里也记录一下过程。1、jetsonnano变化之前也玩过jetsonnano，但是最近却发现这个nano和之前的不一样了，是这样的就是原来都是sd卡烧录，但是这个是emmc了最大的区别就是原来使用那个烧录软件给sd卡

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如果希望先训练PASCALVOC数据集，可以按顺序阅读，如果想直接训练自己的数据集，可以先看编译darknet部分，然后直接跳到训练自己的数据集部分。yolov4出来有一段时间了，我也用yo

记录基于NCNN的YOLO4网络转换并推理成功的过程。NCNN模型结构：NCNN吃专有的网络格式，所以在使用NCNN对通用网络进行转换之前，必须将其转换为NCNN支持的网路格式。NCNN的模型有

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