目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1YOLOv5算法2.2改进后的YOLOv5算法三、锂电池缺陷检测的实现3.1数据集3.2网络训练3.3网络性能分析实现效果图样例最后前言 📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。 🚀对毕设有任何疑问都可以问学长哦! 选题指导: 最新最全计算
什么是frpfrp是一个专注于内网穿透的高性能的反向代理应用，支持TCP、UDP、HTTP、HTTPS等多种协议，且支持P2P通信。可以将内网服务以安全、便捷的方式通过具有公网IP节点的中转暴露到公网。今天跟大家分享一下frp实现内网穿透为什么使用frp？通过在具有公网IP的节点上部署frp服务端，可以轻松地将内网服务穿透到公网，同时提供诸多专业的功能特性，这包括：客户端服务端通信支持TCP、QUIC、KCP以及Websocket等多种协议采用TCP连接流式复用，在单个连接间承载更多请求，节省连接建立时间，降低请求延迟。代理组间的负载均衡。端口复用，多个服务通过同一个服务端端口暴露。支持P2P
本软件是网友马小胖推荐的，官方的中文版安装文档还是蛮详细的：https://github.com/jxxghp/nas-tools/blob/master/docker/readme.md，可以对照着看。本文完成于7月初。什么是nas-tools？nas-tools是NAS媒体库资源归集、整理自动化工具。支持资源检索、媒体识别和重命名。和Jellyseerr类似，nas-tools依赖的软件非常多，要想用好，需要做大量的设置，当然这是一次性的。安装群晖上安装支持Docker和套件两种方式，这里我们还是选择用Docker安装。除了安装方式不同，设置是一样的。在注册表中搜索nas-tools，选择
论文地址：RT-DETR论文地址代码地址：RT-DETR官方下载地址大家如果想看更详细训练、推理、部署、验证等教程可以看我的另一篇博客里面有更详细的介绍内容回顾：详解RT-DETR网络结构/数据集获取/环境搭建/训练/推理/验证/导出/部署 目录一、介绍 二、相关工作2.1、实时目标检测器的发展2.2、端到端目标检测器的流程2.3、强调多尺度特征在改进目标检测性能三、端到端检测器的速度3.1、分析NMS3.2、建立一个端到端速度测试基准四、实时的DETR模型4.1、模型概览4.2、高效混合编码器4.3、IoU感知查询选择4.4、可扩展的RT-DETR五、实验5.1、 实验设置5.2、与SOTA
[嵌入式AI从0开始到入土]嵌入式AI系列教程注：等我摸完鱼再把链接补上可以关注我的B站号工具人呵呵的个人空间，后期会考虑出视频教程，务必催更，以防我变身鸽王。第一章昇腾Altas200DK上手第二章下载昇腾案例并运行第三章官方模型适配工具使用第四章炼丹炉的搭建（基于Ubuntu23.04Desktop）第五章Ubuntu远程桌面配置第六章下载yolo源码及样例运行验证第七章转化为昇腾支持的om离线模型第八章jupyterlab的使用未完待续…文章目录[嵌入式AI从0开始到入土]嵌入式AI系列教程前言一、yolo源码下载1、访问仓库1、访问github仓库2、clone仓库3、git下载配置二
论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.08069代码地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection最近，基于端到端的Transformer检测器（DETRs）取得了显著的性能。然而，DETRs的高计算成本问题尚未得到有效解决，这限制了它们的实际应用，并阻碍了其充分利用无后处理的优势，如非最大抑制（NMS）。在本文中，我们首先分析了现代实时目标检测器中NMS对推理速度的影响，并建立了一个端到端速度基准。为了避免NMS引起的推理延迟，我们提出了一种实时检测Transformer（RT-DETR），据我们所知，这是第一个
SAN和NAS环境下的安全实施方案实验报告目录SAN和NAS环境下的安全实施方案实验报告一、【实验目的】二、【实验设备】三、【实验步骤】准备工作：（1）创建3个5g硬盘。（2）配置iSCSI。（3）回到服务——打开iSCSI服务子任务一：IP-SAN环境下逻辑单元lun端口映射（1）initiatornode名称认证（2）连接服务器子任务二：NAS环境中本地用户的权限配置（1）创建本地用户组（2）创建本地用户（3）挂靠磁盘（4）接下来进行SMB共享。（5）测试四、【实验总结】一、【实验目的】在第3、4章基础上进行SAN和NAS搭建的基础上，添加相应的安全措施来防止企业敏感数据未经授权的访问。二
本文全面回顾了目标检测技术的演进历程，从早期的滑动窗口和特征提取方法到深度学习的兴起，再到YOLO系列和Transformer的创新应用。通过对各阶段技术的深入分析，展现了计算机视觉领域的发展趋势和未来潜力。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。一、早期方法：滑动窗口和特征提取在深度学习方法主导目标检测之前，滑动窗口和特征提取技术在这一领域中发挥了关键作用。通过理解这些技术的基本原理和实现方式，我们可以更好地把握目标检
在yolov5训练的模型，转onnx，再转rknn后，测试发现：rknn模型，量化与非量化，相较于pytorch模型，测试精度都有降低onnx模型，相较于pytorch模型，测试精度也有降低，且与rknn模型的精度更接近于是，根据这种测试情况，rknn模型的上游，就是onnx。onnx这里发现不对劲，肯定是这步就出现了问题。于是就查pytorch转onnx阶段，就存在转化的精度降低了。本篇就是记录这样一个过程，也请各位针对本文的问题，给一些建议，毕竟目前是发现了问题，同时还存在一些问题在。一、pytorch转onnx：torch.onnx.exportyolov5export.py:defex
在计算机视觉领域，YouOnlyLookOnce(YOLO)算法已经崭露头角，成为一种改变游戏规则的算法。它承诺具有卓越准确性的实时目标检测，使其成为从监视和自动驾驶车辆到图像和视频分析等应用中强大的工具。然而，只有在无缝集成到实际的现实系统中时，YOLO的真正潜力才能被充分发挥。这就是现代、快速、用于使用Python构建API的Web框架FastAPI的用武之地，它可以轻松地成为您在部署YOLO模型时的伙伴。想象一下能够在Web应用程序中部署一个YOLO模型，允许用户通过简单的API调用进行实时目标检测。无论您是构建智能安全系统、野生动物监测应用程序还是零售分析平台，本指南将引导您完成整个过
