镜像下载、域名解析、时间同步请点击阿里云开源镜像站群晖NAS设置IPV6公网访问最近入手了一个群晖nas，记录下设置公网访问的过程。NAS：群晖NAS220+路由器：小米AX36001、打开路由器上的IPV6功能。现在路由器默认的还是使用IPV4，IPV6还是需要手动打开的，再去nas里看下网络信息。注意真实分配下来的ipv6地址，24开头。我们可以去www.test-ipv6.com测试下网络是否连通了IPv6。如果网站的测试通过，说明我们已经成功拥有了IPV6地址。此时可以看看nas是否获取到了IPV6的网络。2、设置防火墙默认状态下是不会把内网设备暴露到公网上的。仅仅允许公网ping到它
镜像下载、域名解析、时间同步请点击阿里云开源镜像站群晖NAS设置IPV6公网访问最近入手了一个群晖nas，记录下设置公网访问的过程。NAS：群晖NAS220+路由器：小米AX36001、打开路由器上的IPV6功能。现在路由器默认的还是使用IPV4，IPV6还是需要手动打开的，再去nas里看下网络信息。注意真实分配下来的ipv6地址，24开头。我们可以去www.test-ipv6.com测试下网络是否连通了IPv6。如果网站的测试通过，说明我们已经成功拥有了IPV6地址。此时可以看看nas是否获取到了IPV6的网络。2、设置防火墙默认状态下是不会把内网设备暴露到公网上的。仅仅允许公网ping到它
文章首发于我的github仓库-cv算法工程师成长之路，欢迎关注我的公众号-嵌入式视觉。本人水平有限，文章如有问题，欢迎及时指出。如果看完文章有所收获，一定要先点赞后收藏。毕竟，赠人玫瑰，手有余香。一，ScaledYOLOv4摘要1，介绍2，相关工作2.1，模型缩放3，模型缩放原则3.1，模型缩放的常规原则3.2，为低端设备缩放的tiny模型3.3，为高端设备缩放的Large模型4，Scaled-YOLOv44.1，CSP-izedYOLOv44.2，YOLOv4-tiny4.3，YOLOv4-large5，实验总结Reference参考资料一，ScaledYOLOv4ScaledYOLOv4
文章首发于我的github仓库-cv算法工程师成长之路，欢迎关注我的公众号-嵌入式视觉。本人水平有限，文章如有问题，欢迎及时指出。如果看完文章有所收获，一定要先点赞后收藏。毕竟，赠人玫瑰，手有余香。一，ScaledYOLOv4摘要1，介绍2，相关工作2.1，模型缩放3，模型缩放原则3.1，模型缩放的常规原则3.2，为低端设备缩放的tiny模型3.3，为高端设备缩放的Large模型4，Scaled-YOLOv44.1，CSP-izedYOLOv44.2，YOLOv4-tiny4.3，YOLOv4-large5，实验总结Reference参考资料一，ScaledYOLOv4ScaledYOLOv4
从2015年的YOLOV1，2016年YOLOV2，2018年的YOLOV3，到2020年的YOLOV4、YOLOV5，以及最近出现的YOLOV6和YOLOV7可以说YOLO系列见证了深度学习时代目标检测的演化。对于YOLO的基础知识以及YOLOV1到YOLOV5可以去看大白的YOLO系列，本文主要对YOLOV7的网络结构进行一个梳理，便于大家直观的感受。1.YOLOV7整体结构我们先整体来看下YOLOV7，首先对输入的图片resize为640x640大小，输入到backbone网络中，然后经head层网络输出三层不同size大小的**featuremap**，经过Rep和conv输出预测结果
从2015年的YOLOV1，2016年YOLOV2，2018年的YOLOV3，到2020年的YOLOV4、YOLOV5，以及最近出现的YOLOV6和YOLOV7可以说YOLO系列见证了深度学习时代目标检测的演化。对于YOLO的基础知识以及YOLOV1到YOLOV5可以去看大白的YOLO系列，本文主要对YOLOV7的网络结构进行一个梳理，便于大家直观的感受。1.YOLOV7整体结构我们先整体来看下YOLOV7，首先对输入的图片resize为640x640大小，输入到backbone网络中，然后经head层网络输出三层不同size大小的**featuremap**，经过Rep和conv输出预测结果
作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：https://www.showmeai.tech/tutorials/37本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/272声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容本系列为斯坦福CS231n《深度学习与计算机视觉(DeepLearningforComputerVision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在这里查看。更多资料获取方式见文末。引言目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域非常重要的任务，目标检测模型要完成「预测出各个物体的边界框（
作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：https://www.showmeai.tech/tutorials/37本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/272声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容本系列为斯坦福CS231n《深度学习与计算机视觉(DeepLearningforComputerVision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在这里查看。更多资料获取方式见文末。引言目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域非常重要的任务，目标检测模型要完成「预测出各个物体的边界框（
数据集介绍数据集背景：HRSC2016数据集包含27种类型的遥感地物目标提取自GoogleEarth由西北工业大学于2016年发布采用orientedboundingboxes(OBB)标注格式HRSC2016(Liuetal.，2016)是西北工业大学采集的用于轮船的检测的数据，包含4个大类19个小类共2976个船只实例信息。论文中特别指出他们的数据集是高分辨率数据集，分辨率介于0.4m和2m之间。数据集所有图像均来自六个著名的港口，包括海上航行的船只和靠近海岸的船只，船只图像的尺寸范围从300到1500，大多数图像大于1000x600。数据集类别说明本数据集中目标为航拍图像下的船只，包括海
数据集介绍数据集背景：HRSC2016数据集包含27种类型的遥感地物目标提取自GoogleEarth由西北工业大学于2016年发布采用orientedboundingboxes(OBB)标注格式HRSC2016(Liuetal.，2016)是西北工业大学采集的用于轮船的检测的数据，包含4个大类19个小类共2976个船只实例信息。论文中特别指出他们的数据集是高分辨率数据集，分辨率介于0.4m和2m之间。数据集所有图像均来自六个著名的港口，包括海上航行的船只和靠近海岸的船只，船只图像的尺寸范围从300到1500，大多数图像大于1000x600。数据集类别说明本数据集中目标为航拍图像下的船只，包括海
