常用命令sudo-i然后输入密码登录root账户（群晖默认只能使用admin账号登陆）vimxxx编辑（编辑是进去之后按i，退出并保存是按esc，然后:wq!再回车）mkdirxx创建文件夹准备1.群晖一般默认安装docker我们不需要进行安装，如果没有安装，则去套件中心进行安装即可2.域名这个不做详细赘述比如，此文中域名是www.mydomain.com3.文件夹权限在群晖的volume2的docker文件夹下创建/volume2/docker/gitea/data、/volume2/docker/gitea/data、/volume2/docker/harbor/common/config
常用命令sudo-i然后输入密码登录root账户（群晖默认只能使用admin账号登陆）vimxxx编辑（编辑是进去之后按i，退出并保存是按esc，然后:wq!再回车）mkdirxx创建文件夹准备1.群晖一般默认安装docker我们不需要进行安装，如果没有安装，则去套件中心进行安装即可2.域名这个不做详细赘述比如，此文中域名是www.mydomain.com3.文件夹权限在群晖的volume2的docker文件夹下创建/volume2/docker/gitea/data、/volume2/docker/gitea/data、/volume2/docker/harbor/common/config
从2015年的YOLOV1，2016年YOLOV2，2018年的YOLOV3，到2020年的YOLOV4、YOLOV5，以及最近出现的YOLOV6和YOLOV7可以说YOLO系列见证了深度学习时代目标检测的演化。对于YOLO的基础知识以及YOLOV1到YOLOV5可以去看大白的YOLO系列，本文主要对YOLOV7的网络结构进行一个梳理，便于大家直观的感受。1.YOLOV7整体结构我们先整体来看下YOLOV7，首先对输入的图片resize为640x640大小，输入到backbone网络中，然后经head层网络输出三层不同size大小的**featuremap**，经过Rep和conv输出预测结果
从2015年的YOLOV1，2016年YOLOV2，2018年的YOLOV3，到2020年的YOLOV4、YOLOV5，以及最近出现的YOLOV6和YOLOV7可以说YOLO系列见证了深度学习时代目标检测的演化。对于YOLO的基础知识以及YOLOV1到YOLOV5可以去看大白的YOLO系列，本文主要对YOLOV7的网络结构进行一个梳理，便于大家直观的感受。1.YOLOV7整体结构我们先整体来看下YOLOV7，首先对输入的图片resize为640x640大小，输入到backbone网络中，然后经head层网络输出三层不同size大小的**featuremap**，经过Rep和conv输出预测结果
作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：https://www.showmeai.tech/tutorials/37本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/272声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容本系列为斯坦福CS231n《深度学习与计算机视觉(DeepLearningforComputerVision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在这里查看。更多资料获取方式见文末。引言目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域非常重要的任务，目标检测模型要完成「预测出各个物体的边界框（
作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：https://www.showmeai.tech/tutorials/37本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/272声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容本系列为斯坦福CS231n《深度学习与计算机视觉(DeepLearningforComputerVision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在这里查看。更多资料获取方式见文末。引言目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域非常重要的任务，目标检测模型要完成「预测出各个物体的边界框（
数据集介绍数据集背景：HRSC2016数据集包含27种类型的遥感地物目标提取自GoogleEarth由西北工业大学于2016年发布采用orientedboundingboxes(OBB)标注格式HRSC2016(Liuetal.，2016)是西北工业大学采集的用于轮船的检测的数据，包含4个大类19个小类共2976个船只实例信息。论文中特别指出他们的数据集是高分辨率数据集，分辨率介于0.4m和2m之间。数据集所有图像均来自六个著名的港口，包括海上航行的船只和靠近海岸的船只，船只图像的尺寸范围从300到1500，大多数图像大于1000x600。数据集类别说明本数据集中目标为航拍图像下的船只，包括海
数据集介绍数据集背景：HRSC2016数据集包含27种类型的遥感地物目标提取自GoogleEarth由西北工业大学于2016年发布采用orientedboundingboxes(OBB)标注格式HRSC2016(Liuetal.，2016)是西北工业大学采集的用于轮船的检测的数据，包含4个大类19个小类共2976个船只实例信息。论文中特别指出他们的数据集是高分辨率数据集，分辨率介于0.4m和2m之间。数据集所有图像均来自六个著名的港口，包括海上航行的船只和靠近海岸的船只，船只图像的尺寸范围从300到1500，大多数图像大于1000x600。数据集类别说明本数据集中目标为航拍图像下的船只，包括海
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 【数据集】目标检测YOLO格式数据集~各种数据集-烟雾烟火安全帽手机吸烟前言相关连接：一、安全帽数据集10755张二、吸烟/抽烟数据集8368张三、轨道扣件数据集2234张四、平贝母数据集1165张五、柑橘病虫害数据集（1.4G）六、更多数据集总结 前言YOLO格式数据集，直接使用导入YOLO模型训练自己的数据集。横向项目落地。离线监测和在线监测。项目结题。相关连接：各种数据集链接：https://item.taobao.com/item.htm?ft=t&id=686270772909一、安全帽数据集10755张二、吸烟/抽烟
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