Yolov5_DeepSort_Pytorch
全部标签这几天在参加52cto博客年度博主和年度博文评选活动,希望各位读者可以帮忙投下票。点拉票可以多投2票,每天都可以投。年度博主https://blog.51cto.com/activity-selection?key=0310_0年度博文https://blog.51cto.com/activity-selection?key=0305_1一,剪枝分类所谓模型剪枝,其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差(weigths/bias)的模型压缩技术。关于什么参数才是“不必要的”,这是一个目前依然在研究的领域。1.1,非结构化剪枝非结构化剪枝(UnstructuredPuning)是指修剪参数
这几天在参加52cto博客年度博主和年度博文评选活动,希望各位读者可以帮忙投下票。点拉票可以多投2票,每天都可以投。年度博主https://blog.51cto.com/activity-selection?key=0310_0年度博文https://blog.51cto.com/activity-selection?key=0305_1一,剪枝分类所谓模型剪枝,其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差(weigths/bias)的模型压缩技术。关于什么参数才是“不必要的”,这是一个目前依然在研究的领域。1.1,非结构化剪枝非结构化剪枝(UnstructuredPuning)是指修剪参数
汉字检测、字母检测、手写数字检测、藏文检测、甲骨文检测在我之前的文章中都有做过了,今天主要是因为实际项目的需要,之前的汉字检测模型较为古老了还使用的yolov3时期的模型,检测精度和推理速度都有不小的滞后了,这里要基于yolov5轻量级的模型来开发构建新版的目标检测模型,首先看下效果图:接下来简单看下数据集情况:YOLO格式标注文件截图如下:实例标注内容如下所示:170.2451920.6177880.0384620.03846260.1021630.8305290.0456730.045673160.8942310.0961540.1346150.13461540.4567310.52403
汉字检测、字母检测、手写数字检测、藏文检测、甲骨文检测在我之前的文章中都有做过了,今天主要是因为实际项目的需要,之前的汉字检测模型较为古老了还使用的yolov3时期的模型,检测精度和推理速度都有不小的滞后了,这里要基于yolov5轻量级的模型来开发构建新版的目标检测模型,首先看下效果图:接下来简单看下数据集情况:YOLO格式标注文件截图如下:实例标注内容如下所示:170.2451920.6177880.0384620.03846260.1021630.8305290.0456730.045673160.8942310.0961540.1346150.13461540.4567310.52403
随着社会和经济的持续发展,电力系统的投资与建设也日益加速。在电力系统中,输电线路作为电能传输的载体,是最为关键的环节之一。而绝缘子作为输电环节中的重要设备,在支撑固定导线,保障绝缘距离的方面有着重要作用。大多数高压输电线路主要架设在非城市内地区,绝缘子在输电线路中由于数量众多、跨区分布,且长期暴露在空气中,受恶劣自然环境的影响,十分容易发生故障。随着大量输电工程的快速建设,传统依靠人工巡检的模式,已经越来越难以适应高质量运维的要求。随着国网公司智能化要求的提升,无人机技术的快速应用,采取无人机智能化巡视,能够大幅度减少运维人员及时间,提升质量,因此得到快速发展。深度学习技术的大量应用,计算机运
随着社会和经济的持续发展,电力系统的投资与建设也日益加速。在电力系统中,输电线路作为电能传输的载体,是最为关键的环节之一。而绝缘子作为输电环节中的重要设备,在支撑固定导线,保障绝缘距离的方面有着重要作用。大多数高压输电线路主要架设在非城市内地区,绝缘子在输电线路中由于数量众多、跨区分布,且长期暴露在空气中,受恶劣自然环境的影响,十分容易发生故障。随着大量输电工程的快速建设,传统依靠人工巡检的模式,已经越来越难以适应高质量运维的要求。随着国网公司智能化要求的提升,无人机技术的快速应用,采取无人机智能化巡视,能够大幅度减少运维人员及时间,提升质量,因此得到快速发展。深度学习技术的大量应用,计算机运