由于众所周知的原因，github的访问不是很顺畅，如果需要拉一些内容下来，用nas做一个镜像server，不断定时去更新，需要的时候再从nas的gitserver去clone就会是一个比较经济的办法了。群晖设定安装GitServer在群晖NAS的套件中心安装GitServer创建Git用户(组)，eg,git_local开启SSH登录权限控制面板->终端机与SNMP->启动SSH功能开启home控制面板->用户与群组->高级设置->启动家目录服务Root密码修改（Optional）sudo-ssynouser--setpwrootxxxxxxxCrontab使用sudo-svim/etc/cr
群晖NAS出现无法联机的情况出现次数并不多，一般有以下两种情况一是办公室搬迁或更换网络设置导致无法访问NAS二是由于硬盘或机器硬件故障导致无法访问下面我们逐一进行排查解决一、办公室搬迁或更换网络设置导致无法访问NAS这种情况是比较常见的，出现这种情况最高效的解决方法是修改网络DHCP地址池，比如NAS的IP为192.168.1.168，但目前新网络的IP为10.168.1.1，从而导致无法访问NAS。由于电脑上原来都有做过映射网络驱动器，所以最快的解决方法是修改网络IP。在浏览器中输入网关地址，10.168.1.1，登录路由器。这里以蒲公英X5为例。在网络设置——局域网设置——路由器IP，修改
文章目录0前期教程1什么是模型部署2怎么部署0前期教程【YOLO】朴实无华的yolov5环境配置【YOLO】yolov5训练自己的数据集1什么是模型部署 前期教程当中，介绍了yolov5环境的搭建以及如何利用yolov5进行模型训练和测试，虽然能够实现图片或视频的目标识别，但都是基于pytorch这个深度学习框架来实现的。仅仅是为了使用训练好的模型，就需要附加一个巨大的框架，这样程序会显得很臃肿，不够优雅。因此，摆脱对深度学习框架的依赖，是非常有必要的。此即深度学习模型的部署。2怎么部署 这里使用的是opencv的dnn模块，可以实现读取并使用深度学习模型。但是，这个模块不支持pytorc
目录前言一、环境配置二、车辆检测、实时跟踪测速算法及代码解读1、主函数各参数含义2、算法实现3、核心代码4、效果展示二、跟车距离测量算法及代码解读1、主函数各参数含义2、算法实现3、效果展示三、前车碰撞预警（追尾预警）算法及代码解读1、算法实现2、效果展示四、总结及源码获取1、总结2、项目资源获取前言1、本项目通过yolov5-5.0和deepsort实现了一个自动驾驶领域的追尾前车碰撞预警系统，可为一些同学的课设、大作业等提供参考。分别实现了自行车、汽车、摩托车、公交车、卡车的实时目标检测、跟车距离测量、车辆间的相对速度测量、基于人脑反应时间和车辆刹停时间的碰撞预警功能。最终效果如下，红色框
目录前言一、环境配置二、车辆检测、实时跟踪测速算法及代码解读1、主函数各参数含义2、算法实现3、核心代码4、效果展示二、跟车距离测量算法及代码解读1、主函数各参数含义2、算法实现3、效果展示三、前车碰撞预警（追尾预警）算法及代码解读1、算法实现2、效果展示四、总结及源码获取1、总结2、项目资源获取前言1、本项目通过yolov5-5.0和deepsort实现了一个自动驾驶领域的追尾前车碰撞预警系统，可为一些同学的课设、大作业等提供参考。分别实现了自行车、汽车、摩托车、公交车、卡车的实时目标检测、跟车距离测量、车辆间的相对速度测量、基于人脑反应时间和车辆刹停时间的碰撞预警功能。最终效果如下，红色框
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1904.02689.pdf1实例分割已有工作【实例分割】鉴于其重要性，大量的研究投入到实例分割的准确性。两阶段：Mask-RCNN[18]是一种具有代表性的两阶段实例分割方法，它首先生成候选感兴趣区域（roi），然后在第二阶段对这些roi进行分类和分割。后续工作试图通过提高其准确性，例如，丰富FPN特性[29]或解决掩码的置信度分数与其定位精度[20]之间的不兼容性。这两阶段的方法需要为每个ROI重新池化特性，并进行随后的计算处理，这使得它们即使在减少图像大小时也无法获得实时速度（见表2c）。单阶段：单阶段实例分割方法生成位置敏感maps
在阿里达摩院ICLR2022发表的论文《GiraffeDet:AHeavy-NeckParadigmforObjectDetection》中，他们提出了GiraffeDet，它具有极轻量级计算量的backbone和大计算量的neck，使得网络更关注于高分辨率特征图中空间信息和低分辨率特征图中语义信息的信息交互。同时在2022年11月底他们开源的DAMOYOLO中，再一次用到了GFPN的思想，他们基于queen-fusion的GFPN，加入了高效聚合网络（ELAN）和重参数化的思想，构成了一个新的Neck网络RepGFPN，乘着火热，本篇将在YOLOv6Pro框架中，在YOLOV6的neck结构
编者按：企业的文档资料随着企业的业务发展会越来越多，想要某个资料的时候，最怕找不到想要的资料，这时KMS的全文检索功能就非常重要了，只需只言片语的零星关键字，查找文档没压力。关键词：全文检索、KMS知识管理系统、群晖NAS、高性能在信息技术飞速发展的今天，互联网为知识管理提供了前所未有的优势条件。勘察设计企业是人才、知识密集型组织，是以项目模式为客户提供服务的组织。知识在每个项目乃至整个企业内部生生不息地流动，每天不断地被应用，进而产生新的知识。因此，对海量知识的有效管理显得尤为重要。随着水涨船高，当海量的文件在眼前时，KMS非常关键的功能之一检索能力，就变得非常的重要了。天翎KMS在结合了群
1.准备coco2017数据集coco格式标签edgeai-yolov5-yolo-pose（yolov7中的pose也是从这里改过去的，有一点不同）yolo-pose创建coco_kpts文件夹#其中coco_kpts文件夹与edgeai-yolov5-yolo-pose处于同一目录下，格式如下： edgeai-yolov5│README.md│...│coco_kpts│images│└─────train2017││└───||'│└─val2017|└───|.│annotations|labels│└─────train2017││└───||'│└─val2017|└───|.|t
1.准备coco2017数据集coco格式标签edgeai-yolov5-yolo-pose（yolov7中的pose也是从这里改过去的，有一点不同）yolo-pose创建coco_kpts文件夹#其中coco_kpts文件夹与edgeai-yolov5-yolo-pose处于同一目录下，格式如下： edgeai-yolov5│README.md│...│coco_kpts│images│└─────train2017││└───||'│└─val2017|└───|.│annotations|labels│└─────train2017││└───||'│└─val2017|└───|.|t
