1、前言最近一段时间都在折腾家用NAS服务器，NAS系统从最开始选择安装开源的OMV（OpenMediaVault）、万由U-NAS，最终决定使用黑群晖。硬件也是一步步从旧笔记本、拆旧笔记本改nas样式、最终也是到万由410机箱。家庭nas服务器可以作为家庭数据中心，方便家里的多台设备存取nas上的文件，还能方便备份重要数据，非常方便，甚至可以搭建私人云盘系统，如果有相关需求的话，可以搭建家庭nas服务器。2、搭建方案2.1、硬件平台2.1.1、路由器+U盘/移动硬盘这种需要带有USB接口的路由器才能实现，通过插入U盘或移动硬盘（盒）等可实现大量文件存储在家庭私有云中并进行共享。由于家用路由器
目录一、前期理论学习二、使用YOLO（复现yolov5）1、环境搭建2、认识YOLO代码中的文件并简单运行（detect.py）3、模型训练（train.py）一、前期理论学习绘制思维导图手把手教你搭建自己的yolov5目标检测平台大白讲AI_讲解YoloV3和V4二、使用YOLO（复现yolov5）创新的基础是搞清楚，跑通现有的代码1、环境搭建搞清楚Anaconda和pyCharm是干嘛用的，并安装下载（可视化的anaconda好香！！我好爱！！）安装教程见下：（这个视频系列全学完）Python+Anaconda+PyCharm的安装和基本使用【适合完全零基础】不只是教你如何安装，还告诉你为
1、VisDrone2019数据集介绍配备摄像头的无人机(或通用无人机)已被快速部署到广泛的应用领域，包括农业、航空摄影、快速交付和监视。因此，从这些平台上收集的视觉数据的自动理解要求越来越高，这使得计算机视觉与无人机的关系越来越密切。我们很高兴为各种重要的计算机视觉任务展示一个大型基准，并仔细注释了地面真相，命名为VisDrone，使视觉与无人机相遇。VisDrone2019数据集由天津大学机器学习和数据挖掘实验室AISKYEYE团队收集。基准数据集包括288个视频片段，由261908帧和10209幅静态图像组成，由各种无人机摄像头捕获，覆盖范围广泛，包括位置(来自中国相隔数千公里的14个不
目录YOLO系列算法yolo算法Yolo算法思想Yolo的网络结构网络输入网络输出7X7网格30维向量Yolo模型的训练训练样本的构建损失函数模型训练模型预测yolo总结yoloV2预测更准确（better）batchnormalization使用高分辨率图像微调分类模型采用AnchorBoxes聚类提取anchor尺度边框位置的预测细粒度特征融合多尺度训练速度更快（Faster）识别对象更多yoloV3算法简介多尺度检测网络模型结构先验框logistic回归yoloV3模型的输入与输出yoloV4总结YOLO系列算法学习目标知道yolo网络架构，理解其输入输出知道yolo模型的训练样本构建的
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最近在看数据增强方法时，看到了这个有趣的工具包，研究了下并以yolo数据标注格式为例写了一个示例脚本。该工具最大的好处是会根据你使用的数据增强方法自动修改标注框信息！importalbumentationsasAimportcv2importos"""该脚本主要实现了利用albumentations工具包对yolo标注数据进行增强给定一个存放图像和标注文件的主目录，在主目录下自动生成增强的图像和标注文件"""defget_enhance_save(old_images_files,old_labels_files,label_list,enhance_images_files,enhance_
家用NAS服务器（5）|winserver2022激活及远程桌面控制原文地址：CSDN博文前文提要：家用NAS服务器（4）|MergerFS和SnapRaid数据定时备份后文链接：家用NAS服务器（6）|Nextcloud网盘文章目录家用NAS服务器（5）|winserver2022激活及远程桌面控制1.前言2.KMS激活winserver20222.1Ubuntu使用docker搭建KMS2.2winserver设置KMS激活3.远程桌面控制3.1开启远程桌面3.2（可选）允许其他用户连接远程桌面4.总结1.前言在进一步设置Hyper-V中的Ubuntu之前，先将winserver202
这里写自定义目录标题yaml文件超参数优化策略yaml文件模型深度&宽度nc:3#类别数量depth_multiple:0.33#modeldepthmultiplewidth_multiple:0.50#layerchannelmultipledepth_multiple：控制子模块数量=int(number*depth)width_multiple：控制卷积核的数量=int(number*width)Anchoranchors:-[10,13,16,30,33,23]#P3/8，检测小目标，10,13是一组尺寸，总共三组检测小目标-[30,61,62,45,59,119]#P4/16，检测
文章目录前言物体检测基础YOLO——对图像碎片进行物体检测检测单个物体同时检测多个物体多边界框的处理——IOU方法参考链接前言YOLO是目前比较流行的物体检测算法，有着体积小，检测准确度高的强大优点。这里对YOLO的核心思想知识点，使用可视化的方法做一总结。物体检测基础YOLO是用于识别图像中的物体的网络。这类网络解决的问题通常是找到图片中是否存在某种物体（如是否有狗或人），以及找到物体在图片中的位置并标记出来（如使用红色方框标记物体）。比如，对于一个检测图片中人和狗的网络来说，在神经网络的输出端，需要表达两类信息：某物体是否存在于图片中。通常会使用数字0、1来分别表示目标物体不存在、目标物体
YOLO3D:端到端3D点云输入的实时检测前言算法分析模型输入网络结构回归损失3Dbox回归偏航角回归边界框损失函数数据集处理训练结果前言YOLO3D将YOLO应用于3D点云的目标检测，与Complex-YOLO（Complex-YOLO的解读从这进入）类似，不同的是将yolov2的损失函数扩展到包括偏航角、笛卡尔坐标下的三维box以及直接回归box的高度。论文：https://arxiv.org/abs/1808.02350算法分析模型输入论文中将3D点云投影为鸟瞰图网格，创建两个网格映射如图。第一个包含最大高度，其中每个网格单元（像素）值表示与该单元关联的最高点的高度。第二个网格图表示点的
