一、CPU性能指标查证性能的问题我们可以从下面几个指标来进行排查： 1.CPU使用率 2.平均负载 3.进程上下文切换 4.CPU 缓存的命中率 用图表展示：二、性能工具针对上面的不同指标，使用不同的工具和命令进行查证。平均负载的案例。我们先用 uptime， 查看了系统的平均负载；而在平均负载升高 后，又用 mpstat 和 pidstat ，分别观察了每个 CPU 和每个进程 CPU 的使用情
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2106.08322.pdf目录1、动机2、方法2.1、整体描述2.2、Dynamic Head: Unifying with Attentions2.3、泛化到已有检测器2.4、与其他注意力机制的关系3、实验结果1、动机在目标检测方法中，由于分类和定位组合的复杂性，产生了多种多样的算法。这些算法尝试在检测heads上提升性能，不过它们缺乏一种
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2024-04-29 14:22:42
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说说早期目标检测---------ssd那些事前言论文地址githubssd的优点学习前言a[::-1]ssd---anchorSSD代码讲解1.预测部分获得预测结果预测框解码2.训练部分真实框编码loss值计算总结 前言在2015年的时候，ssd作为一匹黑马杀出，他的贡献给深度学习one-stage开辟新纪元。今天我来讲解下我半年前学的第一个优秀的目标检测算法ssd。ps：回想，当年入门确实艰
论文下载：http://arxiv.org/abs/1506.02640 代码下载：https://github.com/pjreddie/darknet1、创新点端到端训练及推断 + 改革区域建议框式目标检测框架 + 实时目标检测改革了区域建议框式检测框架: RCNN系列均需要生成建议框，在建议框上进行分类与回归，但建议框之间有重叠，这会带来很多重复工作。YOLO将全图划分为SXS的格
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2024-08-06 18:50:45
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CPU温度过高可能是由以下原因引起的：1. 过度使用CPU：当CPU被过度使用时，例如运行大型程序或多个程序同时运行，CPU会产生更多的热量。如果散热系统无法及时将热量散发出去，CPU温度就会升高。2. 散热系统故障：散热系统包括散热风扇和散热器，用于将CPU产生的热量散发到周围环境中。如果散热系统故障，例如风扇转速过慢或散热器堵塞，就会导致CPU温度升高。3. 硅脂老化：硅脂是CPU和散热器之间
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2024-06-21 13:38:39
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halcon深度学习1.halcon目标检测总工作流程:准备工作开始训练 1.halcon目标检测总工作流程:*
* 深度学习目标检测工作流程:
*
* This example demonstrates the overall workflow for
* object detection based on deep learning, using axis-aligned boundin
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2024-06-24 05:56:29
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cvpr 代码1.小目标检测需要高分辨率可以提高输入分辨率SSD对高分辨率的底层特征没有再利用，但底层特征的语义信息少，这两个互相矛盾。另外SSD的anchors设计为0.1~0.2，最小的anchors大小为72，还是太大了。2.feature map不能太小卷积网络的最后一层的feature map不能太小。卷积网络越深，语义信息越强，越底层是描述局部外观信息越多。3.可以多尺度检测4.多尺度
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2024-04-26 18:10:37
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文章目录一、项目克隆与环境配置1. 下载源码2. 安装依赖包二、自定义数据集导入和预训练权重1. 导入自定义数据集2. 获得预训练权重三、修改配置文件1. data目录中的yaml文件2. model目录中的yaml文件四、开始训练 train.py1. 必须修改的参数2. 利用tensorbord查看参数3. 训练结果4. 检测训练后的网络5. 自己标定一个新的图片来验证6. 开启摄像头 一、
文章目录零、目标检测性能指标一、 confusion_matrix二、P&R&PR&F1_curve1. P_curve2. R_curve3. PR_curve4. F1_curve三、labels&labels_correlogram四、result.png&result.txt1. loss functions2. result.csv五、train
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2024-08-19 11:36:38
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©作者 | 机器之心编辑部目标检测的「尽头」是语言建模？近日，Hinton 团队提出了全新目标检测通用框架 Pix2Seq，将目标检测视作基于像素的语言建模任务，实现了媲美 Faster R-CNN 和 DETR 的性能表现。视觉目标检测系统旨在在图像中识别和定位所有预定义类别的目标。检测到的目标通常由一组边界框和相关的类标签来描述。鉴于任务的难度，大多数现有方法都是经过精心设
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2024-08-20 17:42:20
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文章目录1、摘要2、亮点3、结构4、Tricks 1、摘要目标检测是计算机视觉研究的重要领域之一，在各种实际场景中起着至关重要的作用。在实际应用中，由于硬件的限制，往往需要牺牲准确性来保证检测器的推断速度。因此，必须考虑目标检测器的有效性和效率之间的平衡。本文的目标不是提出一种新的检测模型，而是实现一种效果和效率相对均衡的对象检测器，可以直接应用于实际应用场景中。考虑到YOLOv3在实际应用中的
论文地址：http://arxiv.org/abs/1904.07850GitHub地址：https://github.com/xingyizhou/CenterNet目录0、写在前面1、动机2、网络结构3、损失函数4、实验结果5、总结0、写在前面目标检测通常将目标识别为与坐标轴平行的一个方框。大多数目标检测器都是先列出所有可能的目标位置边框，然后逐个进行分类，这是一种浪费、低效且需要额外后处理的
CenterNet是在2019年论文Objects as points中提出，相比yolo，ssd，faster_rcnn依靠大量anchor的检测网络，CenterNet是一种anchor-free的目标检测网络，在速度和精度上都比较有优势，值得学习下。对于CenterNet的理解主要在于四方面：网络结构，heatmap生成，数据增强，loss函数理解。1. CenterNet网络结构 除了检
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2024-05-13 13:08:24
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标题：GiraffeDet: A Heavy-Neck Paradigm for Object Detection 会议：ICLR2022 论文地址：https://openreview.net/forum?id=cBu4ElJfneV 相比于其它文章对于neck的改进，这篇文章还指出目标检测中backbone并没有neck重要这一点。本文应该是第一个提出lightweight-backbone+
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2024-08-27 14:55:53
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特点:self-attention layers,end-to-end set predictions,bipartite matching loss The DETR model有两个重要部分： 1）保证真实值与预测值之间唯一匹配的集合预测损失。 2）一个可以预测（一次性）目标集合和对他们关系建模的架构。 3）由于是加了自注意力机制，而且在学习的过程中，观众的注意力训练的很好，每个人的关注点都不
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2024-03-04 10:46:05
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文章目录???摘要一、1️⃣ Introduction---介绍二、2️⃣Related Work---相关工作2.1 ? 基于深度学习的对象检测器2.2 ✨多尺度特征融合2.3 ⭐️数据增强三、3️⃣提议的方法3.1 ? 具有上下文增强和特征细化的特征金字塔网络3.1.1 ☀️上下文增强模块☀️3.1.2 特征细化模块 ???摘要微小的物体由于其低分辨率和小尺寸而很难被探测到。微小目标检测性能
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2024-07-29 20:14:32
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简介 图1：论文原文 该篇论文是对经典多尺度目标检测模型的改进，提出一种隐式特征金字塔网络，实验结果为在多种目标检测模型上均有较大幅度的提升。0. Abstract当前，许多通过堆叠多尺度模块以获得更大的感受野。基于深度均衡模型（），作者提出引入隐函数对进行建模，同时使用类似残差的迭代结构更新隐态。论文贡献：（一）提出隐式金字塔结构-；（二）引入类似残差模块以有效更新隐态，非线性转换器将提高模型的
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2024-08-08 20:00:38
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文章目录1、CornerNet 和ExtremeNet2、CenterNet模型流程3、Backbone4、Heatmap与Loss4.1 如何规定Heatmap GroundTruth4.2 Heatmap Loss4.3 WH Loss4.4 offse Loss4.5 Total Loss 和 decode CenterNet网络框架：1、CornerNet 和ExtremeNetCorn
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2024-02-13 21:04:29
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上一篇文章主要讲述了YOLO算法。图像中主流的目标检测算法分为两类：（1 ) 两步法； (2) —步法。 一步法中有一种代表算法是SSD，这篇主要讲讲什么是SSD算法。1.什么是SSD算法 SSD算法是将YOLO与Faster R-CNN相结合，同时兼顾了良好的时效性和准确度。与YOLO模型相
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2024-03-25 10:16:00
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干货第一时间送达前段时间，突然发布的YOLOv4成了计算机视觉领域一大热点新闻。这个目标检测任务的SOTA模型究竟有何创新？这篇解读文章为你一一拆解。目标检测在近几年开始发展成熟，但即便如此，竞争依旧激烈。如下所示，YOLOv4 宣称已经实现了当前最前沿技术的准确度，同时还能维持较高的处理帧率。使用 Tesla V100 GPU，在 MS COCO 数据集上以接近 65 FPS 的推理速度，YOL
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2024-06-13 20:13:26
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