一、配置环境VS2013+显卡GtX1080ti+CUDA7.5+Opencv3.1.0+pthread pthread:ftp://sourceware.org/pub/pthreads-win32/pthreads-w32-2-9-1-release.zip YOLO：http://pjreddie.com/darknet/yolo Darknet:https://github.com/
本人使用的是linux平台，按照YOLO网页0https://pjreddie.com/darknet/yolo/的步骤操作进行下载darkenet程序包以及编译，之后可尝试用VOC2007的数据集测试一下。下载好的darknet程序包如下图所示： 注：上图摘自一篇博客上的， 那么现在有了大佬给我们提供的强大工具，我们下一步该如何用起来呢？ 第一部分：制作自己的数据集
关于分享功能的页面应该有很多，写这篇swift版本的分享页面，根据不同模块可能分享的功能按钮不一样，引言:想必大家都使用微博右上角更多按钮，会弹出如下的界面： 在开发中,可能针对同一个app的不同按钮,要分享的平台和功能按钮选项是不同的,这就需要开发者在开发之前就要设计封装好,此次根据项目本身进行封装了一份,希望对大家有所帮助！ 一、概述在封装项目效果如下,里面的内容,可以自行
本周在微软年度大会上，我们正在讨论组织如何依靠开发人员创造突破性的经验。随着大数据，云和人工智能的融合，创新与破坏正在加速，从未见过。数据是这一融合核心的关键战略资产。当结合云的无限计算能力和机器学习和人工智能等新功能时，它使开发人员能够构建下一代智能应用。作为开发人员，您正在寻找更快，更简单的方式来拥抱这些融合技术并改变您的应用体验。今天在Build，我们做了几个产品公告，增加了上个月在Micr
2018-11-8：科学使用谷歌GPU教你免费使用谷歌GPU一个Gmail邮箱对应一个免费GPU在谷歌GPU运行本地代码其他 教你免费使用谷歌GPU一个Gmail邮箱对应一个免费GPU跑计算机视觉的demo的时候，用CPU训练总是很慢，实验室又没有GPU，怎么办？谷歌向所有拥有Gmail账号的人都提供了一个免费GPU。这篇文章记录一下如何用谷歌GPU跑实验： 首先登陆Gmail邮箱（没有的请自觉
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2024-03-17 16:10:25
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sys.argv 命令行参数List，第一个元素是程序本身路径 import sys
for i in range(len(sys.argv)):
print sys.argv[i] sys.modules.keys()
返回所有已经导入的模块列表
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2024-09-09 17:59:25
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Colaboratory 是一个研究项目，可免费使用。Colaboratory 支持 Python 2.7 和 Python 3.6。与 Google 云端硬盘集成，可以轻松共享项目或将其他共享项目复制到自己的帐户中。谷歌中文说明：https://colab.research.google.com/notebook准备工作： 这个软件的使用需要注册一个google的邮箱/账号，并且能用google
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2024-05-11 13:54:45
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距离YOLOv6发布已经有一周的时间了，中途修复了好多bug，一起来看看吧官网网址：YOLO v6https://github.com/meituan/YOLOv6train.py参数分析打开文件tools->train.py1、介绍 没啥用，担心我们不知道这是YOLOv6的train文件....2、--data-path 存放数据集路径的yaml，作者提供了一个coco
前言Yolo算法简介YOLO (You Only Look Once) 是一种用于目标检测的深度学习算法，由 Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick 和 Ali Farhadi 在 2015 年提出。YOLO 是一种端到端的算法，它将目标检测任务视为一个单一的回归问题，从而显著提高了处理速度。与传统的基于滑动窗口或区域提议的目标检测算法相比，YOLO
Colab笔记本存储在Google云端硬盘上，可以在 Google 云端硬盘里直接编写 Jupyter Notebook，但它在另一台虚拟机上运行。1、Google 云端硬盘 https://drive.google.com/drive/my-drive注册账号登录。（上网可参考：）2、空白处右键 → 更多 → Colaboratory第一次需要关联Colaboratory： 更多 →
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2024-03-06 10:29:23
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最近想玩一玩深度学习，需要训练一些 yolo 之类的网络进行对象检测，苦于我的本子没有独显又没有实验室的机器给用，想起之前看到的 google 提供免费 GPU 用来学习的消息，就尝试一下。利用Jupyter Notebook测试Google Drive的GPU首先登录 Google Drive：https://drive.google.com。访问 google 需要一些不可描述的操作，此处不描
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2024-03-14 08:11:32
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内容参考自：README_cn.md · PaddlePaddle/PaddleDetection - 码云 - 开源中国 (gitee.com)说明：用于帮助自己理解参数，后续会更新，可能有错误的地方，请不吝赐教。YOLO系列模型参数配置教程标签： 模型参数配置++++++++++++++++++++++++++ppyolo_r18vd.yml++++++++++++++++++++++++++
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2024-05-30 00:55:11
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YOLO系列–YOLO V1YOLO V1:论文：You only look once: unified, real time object detection(2016 CVPR)效果：448 论文思想： (1) 将一副图像分成S S个网格，如果某个object的中心落在这个网格里，这个网格就负责预测这个object。 (2) 每个网格都要预测B个Bounding Box，每个Bounding
知乎博客：yolov5代码解读-训练 - 知乎前面跳过，到Config加载图像路径和类别信息#Config
plots = not evolve # create plots(创建图) evolve-----evolve hyperparameters for x generations
#为x个generations进化超参数
cuda =
相信大家在做一些算法经常会被庞大的数据量所造成的超多计算量需要的时间而折磨的痛苦不已，接下来我们围绕四个方法来帮助大家加快一下Python的计算时间，减少大家在算法上的等待时间。今天给大家介绍Numba这一块的内容。1.简介所以什么是Numba呢？Numba是Python的即时编译器，也就是说当你调用Python函数时，你的全部或部分代码都会被计时转换成为机器码进行执行，然后它就会以你的
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2024-06-03 16:10:21
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探索神经网络的并行性 神经网络和深度学习并不是最新的方法。事实上，他们已经很老了。感知器，第一个神经网络，是在1958年由弗兰克·罗森布拉特创建的。即使是无所不在的深层学习建筑积木的发明也大多发生在20世纪末。例如，1989年Yann LeCun等人在landmark paper Backpropagation中引入卷积网络用于手写邮政编码识别。( http://yann.lecun.
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2024-08-20 15:28:11
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话不多说直接甩图，看看白嫖的GPU配置如何！！！ 这对没钱的学生可谓是天花板了把~~~ 跟着我一步一步操作，你也可以的！0.创建一个谷歌账号并且登录使用Colab之前需要有一个谷歌账号，并且可以上网，否则，哼，啥都别想！（不要问我怎么知道的）（为什么不用电脑注册呢？也不用问了，都是自己亲身经历出来的） 此处略去一千个字！！！！1.登陆谷歌云盘确保可以上网之后，输入网
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2024-03-08 09:33:06
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共享内存是操作系统在内存中开辟一块空间，通过页表与共享区建立映射关系，使两个进程看到同一份资源，实现进程间通信。1、创建共享内存 参数：第一个参数为key，一般使用ftok()函数生成，key值不能冲突，标识共享内存的唯一性(会向上取整至4KB的整数倍)
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2024-07-03 18:10:11
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一、小模块API参数inplace设置为True（省一点点）比如：Relu()有一个默认参数inplace，默认设置为False，当设置为True时，计算时的得到的新值不会占用新的空间而是直接覆盖原来的值，进而可以节省一点点内存。二、Apex半精度计算（省一半左右）安装方式git clone https://github.com/NVIDIA/apex
cd apex
python3 setup.
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2024-08-07 15:56:30
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本文为英伟达GPU计算加速系列的第三篇，前两篇文章为：AI时代人人都应该了解的GPU知识：主要介绍了CPU与GPU的区别、GPU架构、CUDA软件栈简介。超详细Python Cuda零基础入门教程：主要介绍了CUDA核函数，Thread、Block和Grid概念，内存分配，并使用Python Numba进行简单的并行计算。阅读完前两篇文章后，相信读者应该能够将一些简单的CPU代码修改成GPU并行代
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2024-05-12 17:15:34
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