# mlYolo

**Repository Path**: bravePatch/ml-yolo

## Basic Information

- **Project Name**: mlYolo
- **Description**: Yolo系列模型推理、转换、部署、源码分享
- **Primary Language**: Python
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: https://gitee.com/bravePatch/datasets/blob/master/jindachang.md
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 3
- **Forks**: 1
- **Created**: 2022-01-05
- **Last Updated**: 2024-10-24

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# mlYolo

Yolo系列模型推理、转换、部署、源码分享

例如 Ncnn、TensorRT、onnx、TVM

会逐步把自己学习到的模型推理部署相关知识、可运行代码、整理发布到该仓库

## coco_classes_extract 提取COCO数据集特定类别数据

- https://github.com/qyzone/pykits/blob/main/coco_classes_extract.py

## yolo coco 数据集格式转换

- https://github.com/open-mmlab/mmyolo/blob/main/tools/dataset_converters/yolo2coco.py

## YOLO analysis_tools 

- https://github.com/open-mmlab/mmyolo/tree/main/tools/analysis_tools



## 关于就业 - 嵌入式与机器视觉


> - 链接：https://www.zhihu.com/question/667215888/answer/3628510090


1. 你在玩儿的是未来还是眼前？先别管什么“润不润嵌入式”，你得先明白，搞机器视觉这个事儿，它不是一阵风，是实打实的未来趋势。AI视觉、自动驾驶、工业检测、智能家居……哪一样离得开视觉？这些未来场景都是要靠视觉撑场面的！你现在就想着跳坑，是不是有点短视了？视觉这条路，虽然看起来山高水远，但爬上去你会发现，风景无敌好。不过话说回来，搞视觉确实有点“卷”，特别是在国内。大厂的机器视觉岗位招聘门槛不低，动不动就要研究生学历，你要是想直接本科毕业就“杀入”这个领域，确实有点棘手。尤其你提到的 opencv、yolo、slam 这些技术，刚学个皮毛确实很难立刻上战场。考研读个相关方向的研究生，确实会让你这块“肾”更硬一点，至少在应聘中不会被“学历门槛”直接卡掉。

2. 视觉和嵌入式——两个方向咋选？你现在可能正纠结要不要“转型”搞嵌入式，那咱们就说说嵌入式和视觉的关系。其实吧，视觉和嵌入式，它俩可以是好基友。嵌入式+视觉=嵌视新未来，怎么说呢？你想想，自动驾驶车上装的那些摄像头、无人机上的视觉处理系统，这不都是视觉和嵌入式的结合吗？你搞嵌入式视觉，基本上就等于走了一条双修路线。既有嵌入式的硬件控制，也有视觉算法的智能处理，你这不一下子就比单搞视觉的同学多了几层buff嘛！在大厂或硬件方向的公司，这种复合型人才可是抢手的。你问嵌入式视觉行不行？我说，真挺行的。嵌入式视觉方向其实更偏应用层，你在讯飞智能车大赛、robocon这些项目里接触过ROS、K210芯片，这就已经是嵌入式视觉的范畴了。你要是能继续深挖这个方向，将来搞个无人机视觉、智能交通啥的，完全没问题。但话说回来，嵌入式这条路也不是啥世外桃源。你得把C语言玩溜，把linux底层跑顺了，还得能搞定驱动和硬件调试，这种技术栈虽然不“卷”到要读研，但还是比较硬核的。你要是喜欢搞底层，那可以往这方向发展。

3. 视觉市场和就业行情到底咋样？先说视觉市场，特别是机器视觉，前景不用说，未来肯定牛。工业自动化、无人驾驶、智能安防这些领域，需求都大得一塌糊涂。但现阶段，这领域确实有点“卷”，本科生想硬闯进去有难度。你看网上很多劝退，估计也是看到了视觉的“高门槛”和“低起薪”，觉得这领域不如一开始吹得那么香。但，这是不是意味着视觉就没得搞了？也不一定。考研这个事儿，肯定是加buff。你读个视觉相关的研究生，尤其是在slam（同步定位与地图构建）和深度学习方向下功夫，出来以后竞争力直线上升。再看嵌入式，怎么说呢，嵌入式行业比较偏向传统硬件公司，稳定是稳定，但你说高薪还是要拼资历和项目经验。嵌入式视觉也确实比机器视觉方向卷得稍微少点，硬件层面搞得溜了，跑不掉饭碗。

4. 考研还是找实习？你说家境一般，能支持你读研，那这事儿可就简单了。你绩点不高，保研是没戏了，但找个好点的研究生导师，专攻你感兴趣的视觉方向，肯定比你大三找个实习要划算。毕竟本科生现在在视觉领域确实很难有太多立足空间，读研能给你多一两年的时间去深耕技术，甚至还能进实验室搞些项目，再加上你之前的智能车比赛和robocon的经验，研究生阶段你会比其他人有更多的实战机会。如果非得说不考研直接实习，那你得拼命刷项目，提升自己。实习大厂不太现实，中小型AI公司可能更容易进，先积累一些经验。

5. 结论：大三考研还是找实习？就一句话：搞机器视觉，读研是条保稳路线，嵌入式视觉是个双修方向。如果你不抗拒读研，这条路是最优解；要是实在不想考研，那就准备好花更多时间深挖嵌入式和视觉的结合方向。说到底，这两条路都不轻松，但选择哪个，取决于你能接受哪种“卷”。




## 关于墨理学AI 博主墨理、个人基本信息如下

- 95后、男、本硕就读于 xx 双一流高校、软件工程专业、2020年硕士毕业、目前就职于一家xx科研所xx实验室、朝九晚六、日常打工、当前阶段主要工作内容为模型部署、封装、工程化落地

- 小学阶段，和70岁大爷下象棋，6年级开始玩企鹅系游戏、斗地主、麻将、军旗、地下城、穿越火线、大学阶段英雄联盟最高白金段位、常年黄金守门员、硕士阶段 剧本杀小白、狼人杀游戏资深玩家、打工人阶段，开始博客撰写、全网粉丝 10w+

- 人生格言：躺平+乐观+幼稚

- [CSDN博客砖家、开设10 + AI 领域专栏、超分重建、图像修复、目标检测模型部署等付费专栏订阅过百、粉丝数万](https://positive.blog.csdn.net/)
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