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

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：

文章目录1引用2大佬代码3相关文章1引用[1]同济子豪兄的github项目[2]小破站关键点检测视频本节所用是调用yolov8的函数完成预测，并使用python解析视频预测结果，并绘制。首先作者的代码跑出来效果是这样的。和yolov8提供的api跑出来不一致。这里的问题在于如果点数少于16，会被自动映射到原点。有机会再修改一下代码，或者有读者已经修改好了，可以发在评论区。一起进步。特别注意按照源代码，这一行是results[0].keypoints.cpu().numpy().astype('uint32')但是会报错，然后网上查了一下，要加.data才可以。但是结果就是和视频跑出来的不一样了

文章目录1.知识蒸馏理论2.yolov8蒸馏代码应用2.1环境配置2.2训练模型(1)训练教师模型(2)训练学生模型baseline(3)蒸馏训练3.知识蒸馏代码详解3.1蒸馏参数设置3.2蒸馏损失代码讲解3.2.1Featurebasedloss3.2.1Logitloss3.3获取蒸馏的featuremap及channels

前言前段时间打算做一个目标行为检测的项目，翻阅了大量资料，也借鉴了不少项目，最终感觉Yolov5+Deepsort+Slowfast实现实时动作检测这个项目不错，因此进行了实现。一、核心功能设计总的来说，我们需要能够实现实时检测视频中的人物，并且能够识别目标的动作，所以我们拆解需求后，整理核心功能如下所示：yolov5实现目标检测，确定目标坐标deepsort实现目标跟踪，持续标注目标坐标slowfast实现动作识别，并给出置信率用框持续框住目标，并将动作类别以及置信度显示在框上我做的一个效果如下：基于Yolov5+Deepsort+SlowFast算法实现视频目标识别、追踪与行为实时检测二、

目录一、开发环境二、安装Python 基于Yolov8 物体检测关联库2.1打开命令提示符（cmd）或终端，安装库 2.2关联库安装过程遇到的问题 三、基于Yolov8 物体检测代码实现（完整）3.1 Yolov8物体检测完整代码3.2 代码首次运行下载 yolov8模型很慢解决方法四、Yolov8物体检测效果展示 一、开发环境1. PyCharm【点击下载】2.Python3.9【点击下载】注：最新版本是 Pyhton3.11.5，大家根据实际情况下载即可。二、安装Python 基于Yolov8 物体检测关联库ultralytics==8.0.26 opencv-python==4.5.4.

目录1.YOLOv8环境安装   2.数据集构建   2.1数据准备 2.2 数据集标注程序、网页及软件2.3 公开的CV数据集网站3.模型训练3.1训练前准备3.2 Pycharm杂草识别教程4.结语1.YOLOv8环境安装   YOLOv8的运行环境主要包括四部分：1）PyCharmPyCharm 是一款由JetBrains开发的Python集成开发环境（IDE），提供了智能代码补全、实时错误检查、快速修复等功能，帮助开发者提高Python编程的效率和质量。软件链接：DownloadPyCharm:PythonIDEforProfessionalDevelopersbyJetBrainsh

⭐YOLOv5改进有效系列目录⭐ 前言 Hello，各位读者们好本专栏自开设一个月以来已经更新改进教程80余篇其中包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新。同时本人一些讲解视频和包含我所有创新的YOLOv5文档并不能在CSDN上传(所有的创新点都经过我的测试是可用的，得到该文件之后大家可以随意组合使用)，所以会建立群的形式在内上传我的文件和视频我也会在群内不定期和大家交流回答大家问题，同时定期会更新一些文章的创新点(经过我融合测试后的，先到先得)。专栏介绍 本专栏持续更新网络上的所有前沿文章，也包含过去的所有改进机制(大家有感兴趣的机制都可

YOLOv5+DeepSORT多目标跟踪与计数算法1、协方差数学求解方式2、马氏距离求解方式：3、匈牙利算法--用来解决分配、指派问题4、卡尔曼滤波器5、卡尔曼滤波器在多目标跟踪中的应用5SORT----初级算法思路6DeepSORT--效率更佳的算法7、YOLOv5+DeepSORT多目标跟踪与计数项目实现1、项目目录结构：2、项目算法流程图1、协方差数学求解方式上图中E[X]与E[Y]分别是X、Y的均值。多变量间可以组合成一个协方差矩阵，如下图所示：↓↓↓对角线上的协方差，就是方差。2、马氏距离求解方式：因为计算马氏距离时，涉及到协方差矩阵的求逆运算，影响运算速度，所以一般采用“Chole

深度学习在计算机视觉领域的应用越来越广泛，而目标检测是其中非常重要的一个任务。YOLOv8作为一种先进的目标检测算法，以其快速和准确的特性而备受关注。然而，为了进一步提升YOLOv8的性能和速度，我们可以通过更换主干网络来达到这个目标。本文将介绍一种名为FasterNet的新型主干网络，并将其应用于YOLOv8算法中。FasterNet是一种追求更高FLOPS（每秒浮点运算次数）的快速神经网络模型。它采用了一系列创新方法，旨在提高计算机视觉任务的速度和准确性。下面我们将详细介绍如何将FasterNet集成到YOLOv8中。首先，我们需要导入必要的库和模块：importtorchimportto