YOLOv5+双目实现三维跟踪（python）1. 目标跟踪2. 测距模块2.1 测距原理2.2 添加测距3. 细节修改（可忽略）4. 实验效果 1. 目标跟踪用yolov5实现跟踪步骤比较简单，去官网下载deepsort源码，这里有个版本对应关系 DeepSort v3.0 ~YOLOv5 v5.0-------------------DeepSort v4.0 ~ YOLOv5 v6.1 后
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2024-01-10 17:26:16
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准备学习opencv，参考了几个网页终于完成。编辑器和opencv版本都选择最新的版本. 记录过程如下1. 下载准备：1) Opencv源码, 下载地址: https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-
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2024-10-28 12:42:57
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如果有了解过yolo网络，那肯定也听说过anchors，当然anchors这个概念布置在YOLO里面才有，在其他的目标检测中也存在anchors这个概念。对于anchors计算的一些公式这篇文章就不进行讲解了，这篇文章主要是讲在训练网络模型过程中anchors执行的流程，并将这个抽象的概念具体化，便于更深的理解yolo。1. anchors是什么？答：anchors其实就是在训练之前人
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2023-12-31 14:00:27
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ffmpeg拉流硬解码yolov5 bytetrack 人流追踪统计 硬件编码推流直播 编程语言C++，所以环境搭建可能比较复杂，需要有耐心。我的机器配置CPU：I5 12490F GPU：RTX2060 6GB RAM：16x2 GB双通道 我测试运行可以25路（很极限了），20路比较稳，不会爆显存。 多路编码推流有个问题，就是NVIDIA对消费级显卡编码有限制一般是3路吧，但是这个可以破解的，
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2023-09-09 23:02:34
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yolox-pytorch:nets/yolo_training.py仓库yolox网络结构yolox-pytorch目录今天详细注释yolo_training.pytips 仓库https://github.com/bubbliiiing/yolox-pytorch仓库yolox网络结构yolox-pytorch目录今天详细注释yolo_training.pyimport math
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前言最近一直忙于模型移植板端，用了不少厂家的sdk，发现挺多厂家的sdk都处于起步阶段，缺少一些技术支持，比如不支持五维向量，不支持一些onnx算子，不支持过深的模型结构，我最爱的Yolov5,v6,v7等高精度目标检测模型都无法移植上去，那就只能把眼光放回几年前尝试移植yolov3tiny和yolov4tiny，结果发现这玩意它要么darknet转onnx，要么是非官方实现的pytorch转on
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2024-02-01 10:29:05
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在PyTorch中提供了一种非常方便的方法，可以帮助我们实现对模 型中后向传播梯度的自动计算，避免了“重复造轮子”，这就是接下来要 重点介绍的torch.autograd包。通过使用 torch.autograd 包，可以使模型参 数自动计算在优化过程中需要用到的梯度值，在很大程度上帮助降低了 实现后向传播代码的复杂度。1. torch.autograd和Variabletorch.autogra
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2024-02-20 11:02:08
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各位同学好，今天和大家分享一下如何使用 TensorFlow 构建YOLOV4目标检测算法的特征提取网络。完整代码在我的Gitee中，有需要的自取：https://gitee.com/dgvv4/yolo-target-detection/tree/master1. CSPDarkNet53CSPDarkNet53 骨干特征提取网络在 YOLOV3 的 DarkNet53网络 的基础上引入了 CS
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2024-07-31 10:52:43
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1 为什么要Anaconda你可能已经安装了 Python，那么为什么还需要 Anaconda？有以下3个原因：1）Anaconda 附带了一大批常用数据科学包，它附带了 conda、Python 和 150 多个科学包及其依赖项。因此你可以立即开始处理数据。2）Anaconda 是在 conda（一个包管理器和环境管理器）上发展出来的。在数据分析中，你会用到很多第三方的包，而conda（包管理器
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2023-11-07 12:09:03
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4.4.yolo系列学习目标知道yolo网络架构，理解其输入输出知道yolo模型的训练样本构建的方法理解yolo模型的损失函数知道yoloV2模型的改进方法知道yoloV3的多尺度检测方法知道yoloV3模型的网络结构及网络输出了解yoloV3模型先验框设计的方法知道yoloV3模型为什么适用于多标签的目标分类了解yoloV4模型YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用a
YOLO-V8
历史版本2016年，Joseph Redmon提出了他至今以来最有名的个人项目：Joseph Redmon
《You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》
https://pjreddie.com/
2017年，Joseph Redmon与导师合著，发表了论文
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2024-05-27 18:17:14
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# PyTorch优化器为什么要梯度清零
在使用PyTorch进行深度学习时，优化器的工作机制是我们必须了解的重要概念之一。在训练神经网络时，优化器通过计算梯度来更新模型的参数。然而，一个简单但常被忽视的步骤是：在每次迭代之前，我们需要将梯度清零。本文将深入探讨这一重要步骤的原因，并通过代码示例和流程图来帮助理解。
## 梯度清零的意义
在神经网络中，损失函数（loss function）的
1. 概述YOLOv6 是美团视觉智能部研发的一款目标检测框架，致力于工业应用。本框架同时专注于检测的精度和推理效率，在工业界常用的尺寸模型中：YOLOv6-nano 在 COCO 上精度可达 35.0% AP，在 T4 上推理速度可达 1242 FPS；YOLOv6-s 在 COCO 上精度可达 43.1% AP，在 T4 上推理速度可达 520 FPS。在部署方面，YOLOv6 支持 GPU
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2023-12-26 20:57:31
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优化算法介绍优化与深度学习梯度下降和随机梯度下降小批量随机梯度下降动量法AdaGrad算法RMSProp算法AdaDelta算法Adam算法Pytorch实现 优化与深度学习深度学习中的优化算法通常只考虑最小化目标函数，优化为深度学习提供了最小化目标函数的方法。由于优化算法的的目标函数通常是一个基于训练数据集的损失函数，优化的目标在于降低训练误差。而深度学习的目标在于降低泛化误差，为了降低泛化误差
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2023-10-19 14:53:02
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首先来看一下【封装】在java中的经典体现： 不允许对象使用【圆点运算符】直接【存取】实例变量的值； eg： 像上面这样可以直接使用【圆点运算符】改变dog1实例的age变量的值，这在java的世界里是及其不可被接受的，因为他违背了封装的铁律！！！ 从而对数据进行了不合理的暴露，【这里的暴露指的是——可以使用【圆点运算符】直接【存取】实例变量的值】所以，正确的写法是： 所以，可以总结出java封装
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2023-06-19 23:15:39
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@python编程基础—if语言 02.if语句 2.1if的语法 If 要判断的条件 ： 条件成立，要做的事 。。。。 注意：代码缩进按一个Tab键，或者使用4个空格（推荐） 但是空格不能与tab混用 2.2判断语句的演练———去网吧吗 1.记录年龄 2.是否满足18岁 3.满足—去上网，不满足----禁止 #1.判断年龄 age=18 #2…是否满足18岁 ifage>=18: #3.满
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2023-12-28 10:23:58
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redis介绍1、redis 是什么？redis可以理解就是一个数据库，不过与传统数据库不同的是 redis 的数据是存在内存中的，所以读写速度非常快，因此 redis 被广泛应用于缓存方向。另外，redis 也经常用来做分布式锁。redis 提供了多种数据类型来支持不同的业务场景。除此之外，redis 支持事务 、持久化、LUA脚本、LRU驱动事件、多种集群方案。2、为什么要用 redis？/为
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2024-02-22 11:51:52
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准备知识需要了解CNN工作原理，包括残差块，跳跃连接，上采样 什么是目标检测、边界框回归IoU和非最大抑制 基础pytorch语法，可以轻松创建神经网络全卷积神经网络YOLOv3全部由卷积层组成，简称FCN，有跳跃层和上采样层连接的75个卷积层。YOLOv3没有使用池化层，而使用一层步长为2的卷积层来帮助下采样，帮助我们避免池化带来的低级特征损失网络下采样通常通过设置网络的步长进行，例如我们的网络
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2023-08-07 10:52:40
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1. 引物设计的基本原则是什么？引物设计的下列原则供您参考：1) 引物最好在模板cDNA的保守区内设计。2) 引物长度一般在15-30碱基之间。3) 引物GC含量在40%-60%之间，Tm值最好接近72℃。4) 引物3′端要避开密码子的第3位。5) 引物3′端不能选择A，最好选择T。6) 碱基要随机分布。7) 引物自身及引物之间不应存在互补序列。8) 引物5′端和中间△G值应该相对较高，而3′端△
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2023-11-06 13:42:42
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网管只是×××长征的第一步
众所周知，很多企业都在纷纷上马网络管理系统，大家可能都很清楚和了解到通过网络管理系统，可以帮助企业用户从救火队员的角色转变为主动防范，但是企业仅仅就只是需要一套网络管理系统就足够了吗？远不是这样的，网络管理系统就如同定期体检一样，网络管理系统能做的只是发现整个IT系统中的潜在的问题，而问题被发现后，到底有谁来处理？处理的过程是
