一、深度学习经典检测方法1.检测任务中阶段的意义对于单阶段(one-stage)检测来说，输入一张图像，经过一个卷积神经网络，输出一个边界框，只需要得到框的（x1,y1）和(x2,y2)四个值即可，是一个简单的回归任务。 两阶段(two-stage)检测中，也是输入一张图像，输出是检测到的物体的边界框，但是在检测过程中，多加了一个RPN（区域建议网络），最终的结果是由一些候选框（预选框）得到的，这样得到的效果会比单阶段检测好。2.不同阶段算法优缺点分析one-stage:最核心的优势：速度非常快，适合做实时检测任务！ 但是缺点也是有的，效果通常情况下不会太好！通常来说，在目标检
TrueNAS-SCALE-22.02.4安装UbuntuServer22.04LTS虚拟机TrueNAS-SCALE-22.02.4安装UbuntuServer22.04LTS虚拟机新建UbuntuServer22.04LTS虚拟机选择操作系统设置处理器和内存创建硬盘设置网卡桥接直通如何添加pci直通卡如何查看pci的设备添加一张网卡选择镜像保存虚拟机内的配置启动展示vnc语言选择是否更新键盘默认英文最小安装设置静态ipHTTP代理源地址分区分区格式如何分区设置账号密码安装ssh选择组件等待安装环境本地物理机配置：洋垃圾cpu，64gb内存，5块16TB硬盘使用RAIDZ2模式物理机安装:T
一、配置基本软件与环境（十分甚至九分的重要）Python（3.7-3.9为佳）参考网址：DownloadPython|Python.org不装个人感觉也可以，后面Anaconda配置虚拟环境时会附带Python。PyCharm（可以装最新版本，有米装Pro，没米装Community够用）参考网址：DownloadPyCharm:PythonIDEforProfessionalDevelopersbyJetBrainsAnaconda（笔者在学的时候最头疼的就是这玩意儿）参考网址：Anaconda|AnacondaDistribution（推荐最新）你想找老版本也可以进Indexof/(anac
本文要点：1）NAS驱动器是专为网络存储系统设计的专用硬盘。它们专为连续、24/7操作而设计，支持多个用户同时访问数据。2）购买NAS驱动器时，请考虑驱动器类型（专门为NAS系统设计）、容量（基于当前和未来的存储需求）和速度/性能（以RPM和缓存大小衡量）。3）选择NAS驱动器时还应考虑可靠性、耐用性、兼容性、噪音/功耗、每TB价格以及RAID支持。常规台式机硬盘可能没有NAS使用所需的固件。大部分用户在构建新的NAS，或者升级现有的NAS设备时，都会考虑到NAS驱动器及其众多配置、选项和规格等。那么，接下来就让我们来详细的了解一下。什么是NAS驱动器？网络附加存储(NAS)驱动器是专为网络存
论文：Yolov4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetectionhttps://arxiv.org/pdf/1804.02767.pdf代码：GitHub-Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4:PyTorch,ONNXandTensorRTimplementationofYOLOv4作者：AlexeyBochkovskiy,Chien-YaoWang,Hong-YuanMarkLiao发布时间：CVPR,2020优缺点/总结优点对于同样的精度，YOLOv4更快（FPS）；对于同样的速度，YOLOv4更准（AP）论文中总结了各种Tricks，可以
目录前言国内外目标检测算法研究现状 传统目标检测算法的发展现状
💡💡💡本文独家改进：分层特征融合策略MSBlock，不同Kernel-Size卷积在不同尺度提升特征提取能力，最终引入到YOLOv8，做到二次创新1）MSBlock使用；2）和C2f结合使用推荐指数：5颗星MSBlock | 亲测在多个数据集能够实现大幅涨点，小目标检测效果也不错💡💡💡Yolov8魔术师，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，轻松带你上手魔改网络💡💡💡重点：通过本专栏的阅读，后续你也可以自己魔改网络，在网络不同位置（Backbone、head、detect、loss等）进行魔改，实现创新！！！专栏
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。笔者的个人理解通过最近的nuScenes的Leaderboard榜单可以看出，基于纯视觉的感知算法取得的性能（0.668）已经逐渐向纯激光雷达的算法性能逼近。基于纯视觉的感知LeaderBoard基于纯激光雷达的感知LeaderBoard同时，多个传感器融合的感知算法由于汇聚了不同传感器的优势（相机传感器采集的图像提供丰富的语义信息，激光雷达传感器提供物体的深度和几何信息），使得检测器得到了更加鲁棒的检测性能。相机+激光雷达的融合感知模型虽然目前基于多传感器融合或者纯视觉的感知算法已经使自动驾驶车辆具备了强大的感知能力，但设计出来的感知算法模型
前言最近在折腾内部部署Web服务。通过Vue实现一个H5的内部的管理服务。但在实际部署过程中由于种种原因，必须部署成Https服务。但在部署成Https服务后，由于没有HTTPS证书，每次进入页面都会被浏览器拦截。使用起来非常不便。于是开始各种Google折腾，终于实现了在导入证书的基础上部署HTTPS服务。接下来，和大家一起分享下整个部署过程。前置条件由于HTTPS证书必须和域名关联，所以我们必须有一个公网域名。具体大家就根据在各大域名运营商购买即可。PS：公网域名仅仅是用于申请HTTPS证书。并不是说咱们的服务要部署到公网。大致流程购买公网域名。在域名服务提供商申请免费的HTTPS证书。自
文章目录前言一、基于Pytorch框架的YOLOv3二、openCV-python三、.pth转.weights四模型部署总结前言 毕设做的是水面目标的目标检测，因为要用Tkinter制作用户界面，于是采用openCV库来实现图像的处理，恰好openCV支持YOLOv3的部署……一、基于Pytorch框架的YOLOv3 因为对Python比较熟悉，综合考虑后选择用Pytorch框架实现，奈何自己太菜，只能去Github上找现成的YOLOv3代码，这个项目里面有详细的使用说明，很容易就上手了，非常感谢作者👍 网络模型有了，加上数据就可以炼丹了，这里用的数据集是SeaShips(7000)，
