目录1温度传感器DS18B20的工作原理2一线通信接口的使用（单总线）2.1单总线系统2.2执行序列2.3单总线信号3DS18B20寄存器的配置4根据传感器使用说明书时序图编写驱动程序4.1 根据时序图写代码4.1.1初始化4.1.2读写时序4.1.3单总线时序代码封装4.2 15单片机DS18B20代码4.3 51单片机DS18B20代码1温度传感器DS18B20的工作原理DS18B20 可编程分辨率的单总线数字温度计特征：独特的单线接口仅需一个端口引脚进行通讯每个器件有唯一的64位的序列号存储在内部存储器中简单的多点分布式测温应用无需外部器件可通过数据线供电。供电范围为3.0V到5
目录 1.Ghostnet、G_ghost、Ghostnetv2性能比较 2.G_ghost介绍实验ImageNet图像分类目标检测
使用Tensorrt部署，C++APIyolov7_pose模型虽然标题叫部署yolov7_pose模型，但是接下来的教程可以使用Tensorrt部署任何pytorch模型。仓库地址：https://github.com/WongKinYiu/yolov7/tree/pose系统版本：ubuntu18.4驱动版本：CUDAVersion:11.4在推理过程中，基于TensorRT的应用程序的执行速度可比CPU平台的速度快40倍。借助TensorRT，您可以优化在所有主要框架中训练的神经网络模型，精确校正低精度，并最终将模型部署到超大规模数据中心、嵌入式或汽车产品平台中。TensorRT以NVI
一、下载构建容器所需要的文件 因网络原因我先将需要下载的文件下载好存放在yolov8项目的docker文件夹中 1、Arial.ttf下载地址：https://ultralytics.com/assets/Arial.ttf2、Arial.Unicode.ttf下载地址：https://ultralytics.com/assets/Arial.Unicode.ttf3、yolov8权重文件下载地址：https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n.pt二、修改Dockerfile
🚀🚀🚀Yolov5增加检测层🚀🚀🚀前言Yolov5的检测速度与精度较为平衡，但是原算法对于小目标的检测效果不佳，根据一些论文，我们可以通过增加检测层来提高对小目标的特征提取能力，增加算法在密集场景下的表现。文章目录前言一、网络结构说明二、网络配置三、使用效果一、网络结构说明Yolov5原网络结构如下：增加一层检测层后，网络结构如下：（其中虚线表示删除的部分，细线表示增加的数据流动方向）二、网络配置第一步，在models文件夹下面创建yolov5s-add-one-layer.yaml文件。第二步，将下面的内容粘贴到新创建的文件中。#YOLOv5🚀byUltralytics,GPL-3.0lic
转载一篇问题解决博客：问题解决一、烧录系统使用SDK烧录二、安装archiconda3JETSONTX2NX的架构是aarch64,与win10,linxu不同,所以不能安装Anaconda，这里安装对应的archiconda。1.安装wgethttps://github.com/Archiconda/build-tools/releases/download/0.2.3/Archiconda3-0.2.3-Linux-aarch64.shbashArchiconda3-0.2.3-Linux-aarch64.sh2.配置环境变量sudogedit~/.bashrc#在文档最后一行添加expo
发表时间：2023年3月5日论文地址：https://arxiv.org/abs/2208.09686项目地址：https://github.com/YuHengsss/YOLOV视频物体检测（VID）具有挑战性，因为物体外观的高度变化以及一些帧的不同恶化。有利的信息是，与静止图像相比在视频的某一帧中检测，可以从其他帧中获得支持。因此，如何在不同的框架之间聚合特性是VID问题的关键。大多数现有的聚合算法都是为两阶段检测器定制的。然而，由于这些探测器的两阶段性质，其计算成本通常很昂贵。本文提出了一个简单而有效的策略来解决上述问题，该问题会带来微量计算量，但使准确性有显著提高。具体地说，与传统的两
这次来分享一下DS1302时钟IC，之前听说过这个IC，但是一直没搞过，用了半天时间就明白了原理和驱动，说明还是很简单的。注：首先来区分一下DS1302和RTC时钟有什么不同，为什么不直接用RTC呢？RTC不是很精准DS1302：用于对时间精度较严格的产品上1.首先看下实物图长什么样2.然后我们来看看原理图长啥样2.1无上拉电阻的配置2.2有上拉电阻就将端口配置成开漏输出就行3.下面来看怎么配置代码由于DS1302的DATA根据时序图，还要配成输入模式所以还得写上区分然后后面的代码就照抄就行，只要会IIC,SPI协议，这些一看就明白是什么意思啦，无非就是移位和最高/最低位判断，然后将DATA拉
程序示例精选Python+Yolov5果树上的水果(苹果)检测识别如需安装运行环境或远程调试，见文章底部个人QQ名片，由专业技术人员远程协助！前言这篇博客针对>编写代码，代码整洁，规则，易读。学习与应用推荐首选。文章目录一、所需工具软件二、使用步骤 1.引入库 2.代码实现 3.运行结果三、在线协助一、所需工具软件1.Python，Pycharm2.Yolov5二、使用步骤1.引入库importargparseimporttimefrompathlibimportPathimportcv2importtorchimporttorch.backends.cudn
机器学习卷积神经网络YOLOv5佩戴安全帽检测和识别含佩戴安全帽目录YOLOv5实现佩戴安全帽检测和识别(含佩戴安全帽数据集+训练代码)1.前言2.佩戴安全帽检测和识别的方法（1）基于目标检测的佩戴安全帽识别方法（2）基于头部检测+佩戴安全帽分类识别方法3.佩戴安全帽数据集说明（1）佩戴安全帽数据集（2）自定义数据集4.基于YOLOv5的佩戴安全帽模型训练（1）YOLOv5安装（2）准备Train和Test数据（3）配置数据文件（4）配置模型文件（5）重新聚类Anchor（可选）（6）开始训练（7）可视化训练过程（8）常见的错误5.Python版本佩戴安全帽检测效果6.项目源码下载设计项目案例
