YOLOv7训练预测一、数据集准备二、环境配置三、训练2.1train.py2.2训练代码运行2.3训练参数说明(`train.py`)三、检测3.1测试代码运行3.2检测参数说明(`detect.py`)预测结果：一、数据集准备数据集的准备包括数据集适配YOLO格式的重新分配以及相应配置文件的书写，此处可查看博主的TT100K2yolo的重新分配博文，该文章包括数据集划分，配置文件书写，以及最终的数据集层级目录组织，可以直接提供给下一步进行训练。需要注意的是数据集的yaml文件有一点不一样：YOLOv7中么有图中红色框中的path路径，注释掉即可。二、环境配置可参考博主YOLOv5的环境部署
问题背景有时候，我们拿到需求，没仔细看当前分支是什么，就开始撸代码了。完成了需求或者写到一半发现开发错分支了。比如此时新需求代码都在master分支上，提交必然是不可能的，所有修改还是要在新建分支上进行，最后测试通过，才能合并到master分支。如果只是修改很少的代码，可以从master分支拷贝出修改的文件，然后放弃所有修改，再新建分支，最后将拷贝的文件覆盖原来想修改的文件。如果已经修改了很多个文件的代码，再这样修改未免有点奔溃了，不过我们可以用下面的方法解决。这时最理想的方法，就是将改动暂存在本地，然后基于master分支新建一个开发分支如new_branch,然后将改动提交到new_bra
做个笔记、记录一下一.master的分支之间进行代码合并例如：两个开发人员从master分支分别拉取了不同的分支进行开发，分别为master-a分支，master-b分支如果想要将master-b的代码合并到master-a分支，则需要做如下操作：首先切换到master分支gitcheckoutmaster把最新的分支以及代码拉取下来gitpull切换到分支master-agitcheckoutmaster-a将master-b的代码合并到master-a分支，注意，这里要加origin/gitmergeorigin/master-b4.1.如果输入上述命令后，出现以下界面，则需要为本次的me
ElasticsearchMaster节点的职责由主节点负责ping所有其他节点，判断是否有节点已经挂掉创建或删除索引决定分片在节点之间的分配稳定的主节点对集群的健康是非常重要的。虽然主节点也可以协调节点，路由搜索和从客户端新增数据到数据节点，但最好不要使用这些专用的主节点。一个重要的原则是，尽可能做尽量少的工作。对于大型的生产集群来说，推荐使用一个专门的主节点来控制集群，该节点将不处理任何用户请求。协调节点（CoordinatorNode）：该节点只处理路由请求，处理搜索，分发索引文件，相当于一个只能的负载均衡器，协调节点将请求分发给存储数据的DataNode。每个DataNode在本地执行
-【学习资料】子豪兄的零基础树莓派教程https://github.com/TommyZihao/ZihaoTutorialOfRaspberryPi/blob/master/%E7%AC%AC2%E8%AE%B2%EF%BC%9A%E6%A0%91%E8%8E%93%E6%B4%BE%E6%96%B0%E6%89%8B%E6%97%A0%E7%97%9B%E5%BC%80%E6%9C%BA%E6%8C%87%E5%8D%97.md#%E7%83%A7%E5%BD%95%E9%95%9C%E5%83%8F第2讲：树莓派新手无痛开机指南【子豪兄的树莓派零基础教程】https://www.bil
资源下载地址：https://download.csdn.net/download/sheziqiong/85772186资源下载地址：https://download.csdn.net/download/sheziqiong/85772186主要功能介绍本项目设计并实现了基于yolov3的行人目标检测算法，并将该目标检测算法应用在图像和视频的识别检测之中。实现的主要功能有：对静态图像(jpg、png)中的行人进行识别，并框选出行人目标所在位置对视频文件中的行人进行逐帧检测，并生成标记出行人位置的视频文件对流媒体（rtsp、rtmp协议）进行处理和分析，实时标记行人位置，可用于对监控视频流的处
文章大纲实现效果项目架构前端前端代码样例前端实时展示检测结果后端Django框架搭建与代码说明发送端：目标检测结果发送websocket参考文献与学习路径实现效果访问：http://127.0.0.1:8000/ObjectDetection/ObjectDetection1/先看下效果：两个摄像头实时展示之后更新了效果，打算加上检测结果和FPS，结果加上FPS实测了一下，好家伙一秒30-40帧都行在我的3060上，这是python写的前后端实时检测你敢信，还两个摄像头机位。这都没有做太多优化。就是程序磊砖，硬上。
k8s集群更换ip地址（单master)1、更换master系统ip地址nmcliconnectionmodifyens332、备份kubernetes数据cp-r/etc/kubernetes{,-bak}3、更换kubernetes配置文件的ip地址a、批量更改kubernetes下的ip地址cd/etcsed-i"s/192.168.136.10/192.168.136.11/g"`grep192.168.136.10-rlkubernetes`b、修改$HOME/.kube/config文件，ip改为最新的ip地址c、进入$HOME/.kube/cache/discovery/，这里应
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文章目录前言配置项人脸识别配置多目标行为检测配置人脸识别模块采集模块人脸存储模块识别模块目标行为检测模块非在线实时检测在线实时检测结合人脸识别总结前言这里先声明一下本项目是基于https://github.com/wufan-tb/yolo_slowfast做的一个二次开发，也就是进行一个项目改造，同时针对原项目进行优化。在原项目中，采用单线程流线操作，导致无法进行真正的实时的多目标在线检测。只能通过已有的视频文件进行检测。同时在运算过程中，计算资源消耗较大，在进行真正的在线推理时将导致卡顿。为此，为了能够更好地是完成任务。本文博主，在花费一天的时间仔细阅读其源码后，进行了新一轮的定制修改。支
