一、环境准备运行cmd执行python--version检查是否安装成功安装pip，打开运行指令python-mensurepip--upgrade打开官网，下载get_pip.py运行cmd运行指令pythonget-pip.py运行cmd运行指令pip--version显示pip版本即安装成功根据上面获取的相机序号，在python中通过cv2操作相机设备，参考如下脚本importcv2defvideocapture():#调用摄像头‘0’一般是打开电脑自带摄像头，‘1’是打开外部摄像头（只有一个摄像头的情况）cap=cv2.VideoCapture(1)ifFalse==cap.isOpe
基本情况：联通千兆宽带有公网ip，极空间z2s，路由器TPlinkxdr4288打开路由器后台页面，进入 工具箱/虚拟服务器，点击 新建，需要输入 外部端口：和内部端口号相同 内部端口：NAS后台端口转发设置，查到端口号 IP地址：路由器局域网中NAS的IP（可以设置下IP与mac绑定） 服务器：其他
准备工作一个顶级域名可以获取公网IP的宽带路由使用DDNS功能，或使用群晖自带DDNS，解析顶级域名可以做“端口映射”的路由器搭建开始step1：安装套件登录群晖NAS，打开[套件中心]，搜索“mail”，安装如下两个套件：“MailPlusserver”、“MailPlus”；step2：安装MailPlusserver服务端打开“MailPlusserver”弹出创建新的邮件系统设置向导，域名和主机名：填写自己的域名，填写完成后下一步，等系统自动配置点击左侧账号按钮，在右侧勾选需要使用的账号，免费用户最高可以使用5个账号，点击应用保存step4：路由器设置端口转发需要在路由里，将25，11
代码：https://github.com/ultralytics/yolov5github.com优缺点/总结优点拥有四种模型，可以灵活部署缺点在性能上稍弱于YOLOV4模型的改进增加了Focus切片、自适应锚框、自适应图片缩放结构，保留信息，加快推理速度解决的问题模型有4个版本，分别是Yolov5s，Yolov5m，Yolov5l，yolov5x四个模型，其中Yolov5s网络是该系列中深度最小，宽度最小的网络主要结构分为四个模块：输入端、Backbone主干网络、Neck、Prediction输入端：Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放Backbone主干网络：Focus
目录##1.引言##2.Yolo算法简介##3.准备工作##4.安装依赖库##5.下载Yolo模型权重文件##6.加载Yolo模型##7.图像预处理##8.目标检测与后处理##9.结果可视化##10.总结##1.引言随着计算机视觉技术的不断发展，目标检测在许多应用领域都起到了重要作用。Yolo（YouOnlyLookOnce）是一种流行的实时目标检测算法，其以高效的速度和较高的准确率而闻名。本文将介绍如何使用C++调用Yolo模型实现目标检测的方法与步骤。##2.Yolo算法简介Yolo算法是一种基于深度学习的目标检测算法，其主要思想是将目标检测任务转化为一个回归问题。相比于传统的两阶段目标检
前言时隔一年，YOLOv2隆重登场，新的YOLO版本论文叫《YOLO9000:Better,Faster,Stronger》，作者JosephRedmon和AliFarhadi在YOLOv1的基础上，进行了大量改进，提出了YOLOv2和YOLO9000，重点解决YOLOv1召回率和定位精度方面的不足。论文原文：[1612.08242]YOLO9000:Better,Faster,Stronger(arxiv.org)项目主页：YOLO:Real-TimeObjectDetection(pjreddie.com) 前情回顾：【YOLO系列】YOLOv1论文超详细解读（翻译＋学习笔记）目录前言 A
前言时隔一年，YOLOv2隆重登场，新的YOLO版本论文叫《YOLO9000:Better,Faster,Stronger》，作者JosephRedmon和AliFarhadi在YOLOv1的基础上，进行了大量改进，提出了YOLOv2和YOLO9000，重点解决YOLOv1召回率和定位精度方面的不足。论文原文：[1612.08242]YOLO9000:Better,Faster,Stronger(arxiv.org)项目主页：YOLO:Real-TimeObjectDetection(pjreddie.com) 前情回顾：【YOLO系列】YOLOv1论文超详细解读（翻译＋学习笔记）目录前言 A
本文主要介绍常用的存储类型及它们之间的对比差异，辅助帮助大家在不同需求和场景下选择合适的存储类型。近期，AIGC、GPT大模型、数据中台等热点话题备受关注，那么具体在不同的行业场景下，如何选择对应的存储介质呢？选型的时候该考虑哪些因素呢？通过本文主要介绍常用的存储类型及它们之间的对比差异，辅助帮助大家在不同需求和场景下选择合适的存储类型。存储类型简介存储的物理层实际无非就是磁盘（disk），即磁记录技术存储数据的存储器。磁盘是计算机主要的存储介质，可以存储大量的二进制数据，并且断电后也能保持数据不丢失。早期计算机使用的磁盘是软磁盘（FloppyDisk，简称软盘），如今常用的磁盘是硬磁盘（Ha
在训练yolov8时，所有步骤都按照网上给的流程进行操作的，安装好了ultralytics和yolo，就到最后一步训练网络的时候，系统提示Usage:yolo[OPTIONS]COMMAND[ARGS]…Try‘yolo-h’forhelp.Error:Nosuchcommand‘task=detact’.其实问题就是yolo命令不可用，在网上找了半天没找到解决办法。由于我的电脑上一直没有安装git，看到别人都装了，就随手装了一个，装完又尝试了一遍，发现可以成功运行了。附git下载地址：https://git-scm.com/downloads安装非常简单，只需要按照提示一直点next就行
YOLOV3详解：输出介绍系列文章0.引言1.输出通道数2.对输出进行初步解析3.得到先验框中心点以及宽高4.Pytorch实现补充生成网格生成先验框的宽高总结系列文章YOLOV3详解(一)：网络结构介绍YOLOV3详解(二)：输出介绍YOLOV3详解(三)：损失介绍YOLOV3详解(四)：进行目标检测DarkNet53:YOLOv3中的Backbone0.引言在学习Yolov3时，不知道有没有小伙伴对它的输出感觉很疑惑。以20类分类任务为例：为什么输出的是13*13*75、26*26*75以及52*52*75的。这些最后是如何计算损失函数以及与论文中说的偏移、先验框又有什么关系呢？对于这些问
