需要的下载pytorch版本以及cuda和cudnn的链接，直接下载使用即可，然后需要的python是3.7版本的即可https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/cu111/torch-1.8.2%2Bcu111-cp37-cp37m-win_amd64.whlhttps://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/torchaudio-0.8.2-cp37-none-win_amd64.whlhttps://developer.nvidia.cn/compute/machine-learning/cudnn/secure/8.2
yolov5opencvdnn部署github代码源码地址实现推理源码中作者的yolov5s.onnx推理条件python部署(因为python比较简单就直接介绍了)c++部署参考链接源码地址yolov5官网还提供的dnn、tensorrt推理链接本人使用的opencvc++github代码,代码作者非本人，也是上面作者推荐的链接之一实现推理源码中作者的yolov5s.onnx推理条件实现推理code中作者的yolov5s.onnxwindows10VisualStudio2019NvidiaGeForceGTX1070opencv4.5.5、opencv4.7.0(注意4.7.0代码不适用，
前言：Hello大家好，我是小哥谈。数据标注完成之后，本节课就带领大家如何基于YOLOv7来训练自己的目标检测模型，此次作者就以明火烟雾检测为例子进行说明，让大家可以轻松了解整个模型训练及测试过程！~🌈 目录🚀1.算法介绍🚀2.数据标注🚀3.模型训练🚀4.模型测试🚀1.算法介绍YOLOv7是一种目标检测算法，它是YOLO系列中最先进的算法之一。YOLO（YouOnlyLookOnce）算法是一种one-stage目标检测算法，它基于深度神经网络进行对象的识别和定位，并具有实时性能。YOLOv7在准确率和速度上超越了以往的YOLO系列算法。它引入了一些新的技术和策略，包括模型重参数化、标签
文章目录一、修改并且编译设备树（1）修改设备树（2）修改开发板设备树进行reboot二、硬件连接三、驱动开发与测试（1）编写设备驱动（2）编写测试代码（3）Makefile（4）运行结果四、代码重难点分析（1）ds18b20时序解析【1】宏定义【2】复位脉冲和应答脉冲【3】主机写时序【4】主机读时序（2）移位获取每个byte进行发送（3）获取ds18b20发送的数据对ds18b20不了解的可以查看这篇文章，讲解的比较详细的：STM32一线协议-DS18B20温度传感器采样实现源码是根据上一届学长的，想要参考的可以去拜访一下gitee：代码链接一、修改并且编译设备树（1）修改设备树在路径linu
文章目录前言修改yaml文件（以yolov5s为例）只修改一处将Concat全部换成BiFPN_Add打印模型参数修改common.py修改yolo.py修改train.py1.向优化器中添加BiFPN的权重参数2.查看BiFPN_Add层参数更新情况References前言在之前的这篇博客中，简要介绍了BiFPN的原理，以及YOLOv5作者如何结合BiFPN：【魔改YOLOv5-6.x（中）】：加入ACON激活函数、CBAM和CA注意力机制、加权双向特征金字塔BiFPN本文将尝试进一步结合BiFPN，主要参考自：YOLOv5结合BiFPN 修改yaml文件（以yolov5s为例）只修改一处本
目标检测（ObjectDetection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。在这门实战课程中，你将学习到目标检测的基本概念和算法原理，掌握YOLO算法的细节和技巧。探索算法背后的奥秘。通过实战项目，你将深入了解目标检测在物体识别、实时监控等领域的广泛应用！✨专栏：YOLO目标检测实战案例精讲文章目录Requirements场景:车辆计数加载模型：Yolov5Nano检测过滤提取检测到的汽车边界框计算边界框的中点实
文章目录前言一、图传HM30介绍二、连接配置1.jetsonnano连接图传空中端2.jetsonnano配置网络地址3.图传空中端与地面端对频4.电脑与图传地面端连接5.打开vncviewer总结前言目前想把模型加速部署好的jetsonnano，放在自制无人机上，飞至高空用于检测，而且地面可以监控检测效果。我想的检测方案：1、使用socket，手动建立一个发射端，一个接收端，这个配置只需要导入socket库，写好ip和端口号就可以了，再打开多线程，速度也应该挺快，但是需要连接在同一个局域网里面，即jetson和你的本地电脑都要连接同一个局域网，连接同一个wifi指定是不行的。如果可以的话，这
写给有blender基础的自己和读者，一个快速的3dsmax基本操作入门笔记。虽然说3d软件的流程上都是类似的，但是要实现高效的资产创建，还是需要对软件本身有熟练程度。说实话blender出身的我也不太适应，3dsmax这个把大部分功能都包进修改器里的玩法。。。。还是得多多练习啊。1.基本操作和工作区配置平移视角：鼠标中键+平移旋转视角：alt+鼠标中键+平移缩放视角：鼠标滚轮1.1对选中对象的基本操作这里是比较关键的一点，blender对于物体的基本操作逻辑跟3dsmax不一样，3ds的qwer四个键，更像是切换了一种操作的模式。比如说在blender里面的逻辑：选中物体-按g/r/s进行对
一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是FasterNet网络，将其用来替换我们的特征提取网络，其旨在提高计算速度而不牺牲准确性，特别是在视觉任务中。它通过一种称为部分卷积（PConv）的新技术来减少冗余计算和内存访问。这种方法使得FasterNet在多种设备上运行速度比其他网络快得多，同时在各种视觉任务中保持高准确率。经过我的实验该主干网络确实能够涨点在大中小三种物体检测上，同时该主干网络也提供多种版本，大家可以在源代码中进行修改版本的使用。本文通过介绍其主要框架原理，然后教大家如何添加该网络结构到网络模型中。推荐指数：⭐⭐⭐⭐⭐涨点效果：⭐⭐⭐⭐⭐专栏目录：
1设计的目的通过理论设计和实物制作解决相应的实际问题，巩固和运用在《微机原理及单片机技术》中所学的理论知识和实验技能，掌握常用模拟电路的一般设计方法，提高设计能力和实践动手能力，为以后从事电子电路设计、研发电子产品打下良好的基础。1、学习AT89C52单片机的使用方法；2、研究独立按键的使用方法；3、掌握温度传感器DS18B20的原理；4、掌握数码管的显示原理；5、熟悉keil4软件的使用方法。2设计的任务与要求2.1设计任务利用52单片机开发板上面的DS18B20模块实现温度的测量与显示，并使用按键控制和数码管来显示温度。2.2设计要求1、通过按键启动和停止测量。2、通过单片机控制DS18B
