最近在做一个需要连接usb外设的项目,主要记录一下中间碰到的两个问题。因为项目需要所以中间要在插入usb外设的情况下进行调试,但是手机只有一个连接口,在没办法的情况下只能想到用无线调试的方法实现插入usb外设打开相应app一、无线调试设备: 华为P10 +window10前提条件:手机和电脑必须连接同一WiFi操作步骤: 1、将手机和电脑连接 2、打开cmd 输入 adb tcpip 9999 ,
一、mAP  这里首先介绍几个常见的模型评价术语,现在假设我们的分类目标只有两类,计为正例(positive)和负例(negtive)分别是:  1)True positives(TP):  被正确地划分为正例的个数,即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数(样本数);  2)False positives(FP): 被错误地划分为正例的个数,即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数; 
转载 2024-02-14 15:26:04
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使用FPS Meter测试app流畅度 1.FFPS Meter是一款非常实用的小软件,能够用数字实时显示安卓界面的每秒帧数,非常直观。此外,FPS Meter还可以显示最大帧数、最小帧数以及平均帧数,用来评价安卓流畅度极具价值。由于涉及到了系统功能,所以FPS Meter需要root。如果你打算尝试,请先root机后再使用。2.FPS Meter的使用
转载 2023-05-29 15:24:25
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论文:https://arxiv.org/abs/2207.02696代码:https://github/WongKinYiu/yolov7权重: https://pan.baidu/s/1eaNUiwZt7XfdMyPrLpplYA 提取码: wjgw大佬的解读:https://mp.weixin./s/qi_5g1A6Pr2ZrY4n9r_UVw摘要YOLO
前言Android性能优化不是一个能完全讲解清楚的题目。Android中的性能优化涉及的内容实在太过广泛,需要掌握的技术实在太多,且具体的项目所使用的优化方案也大不相同。想全面讲解性能优化,是万万不能的,实际上目前我学习到的还差得很远。本专题内容包括对过往工作、技术学习的总结,以及对优化方向的思考与梳理。内容涵盖的点可能不够全面,其实也没必要做到全面,更多的是思考和实践。系列预计分为五篇:《“终于
【目标检测】SSD0 预备1 什么是SSD2 SSD的框架2.1 理解的关键2.1.1 Default Boxes2.1.2 预测框内物体类别和框位置2.1.3 为什么叫做多框2.2 基架2.3 添加2.4 整体结构3 训练时的部分措施3.1 难例挖掘3.2 数据增强4 实验结果4.1 实验结果4.2 对照实验5 预测时的后处理6 相关工作 0 预备FPS:Frames per Second,衡量
论文提出anchor-free和proposal-free的one-stage的目标检测算法FCOS,不再需要anchor相关的的超参数,在目前流行的逐像素(per-pixel)预测方法上进行目标检测,根据实验结果来看,FCOS能够与主流的检测算法相比较,达到SOTA,为后面的大热的anchor-free方法提供了很好的参考   论文: FCOS: Fully Convolutional One-
你只看一次(YOLO)是一个最先进的实时物体检测系统。在Pascal Titan X上,它以30 FPS的速度处理图像,在COCO test-dev上的mAP为57.9%。 与其他探测器的比较YOLOv3非常快速准确。 在mAP测量为.5 IOU时,YOLOv3与Focal Loss相当,但速度提高约4倍。 此外,您只需更改模型的大小即可轻松在速度和准确度之间进行权衡,无需再培训!Performa
FPS的意思是每秒屏幕刷新的画面数,每秒的画面数越多显示就越流畅。在游戏画面、视频中,作为评估流畅度的重要指标。通常情况下,每秒低于25个画面,人眼将能感知到不流畅。为了更好的描述安卓系统的画面显示的过程,步骤如下:分步描述如下:1.VBO/VAO(顶点缓冲区对象或顶点数组对象):VBO/VAO(到底是啥,下回讲解)是cpu提供给GPU的顶点信息,包括了顶点的位置、颜色(只是顶点的颜色,和纹理的颜
一、交并比   物体检测需要定位出物体的bounding box,就像下面的图片一样,我们不仅要定位出车辆的bounding box 我们还要识别出bounding box 里面的物体就是车辆。对于bounding box的定位精度,有一个很重要的概念,因为我们算法不可能百分百跟人工标注的数据完全匹配,因此就存在一个定位精度评价公式:IOU。   
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由于博主的科研训练时间为2017年左右,本文涉及的CV领域目标检测的经典算法为2017年之前的优秀神经网络算法,至于2017~2020年间,现阶段业界也优化产生了不少了新的研究应用,性能和速度更加乐观,在此不做详细对比。目录目录目标检测性能指标FPSmAP目标检测经典算法RCNNFastRCNNFasterRCNNYolo(v1)SSD算法目标检测经典算法性能及研究结果简洁对比目标检测性能指标FP
1080×523 134 KB FPS 和丢帧率可以在一定程度上作为 APP 流畅度的一项衡量标准,本文介绍利用 adb shell dumpsys gfxinfo 命令获取软件渲染加载过程的数据,进行计算从而获取测试结果。 在此之前,需要先了解屏幕展示绘制过程及 Android 的 VSync 机制 VSync 全称是 Vertical Synchronization(垂直同步),在 Andro
一、概述faster RCNN与fast RCNN是一脉相承的。fast RCNN解决了RCNN计算量大、效率低的问题(RCNN需要将通过selective search算法生成的proposal挨个送入卷积神经网络提取特征)。但是fast RCNN也存在一个问题:在检测阶段,fast RCNN仍需要使用selective search算法生成proposal,这个操作本身就非常耗时,导致fast
背景Faster R-CNN 最早在 2015 年的 NIPS 发布。其在发布后经历了几次修改,这在之后博文中会有讨论。Faster-RCNN 是 RCNN 系列论文的第三次迭代,这一系列论文的一作和联合作者是 Ross Girshick。这一切始于 2014 年的一篇论文「Rich feature hierarchies for accurate object detection and sem
目标检测:centernet论文笔记centernet使用关键点估计来找到中心点,然后回归到所有其他对象属性,如大小、3D位置、方向,甚至姿态。CenterNet是端到端可微的,比基于边界框的检测器更简单、更快、更准确。总体方法如下图所示:Head检测头在backbone之后,会得到一个特征图,shape为Rh,w,D,h和w是原图的1/4。这个特征经过检测Head,得到了三样东西。key poi
在看实时渲染之前,首先可以回顾一下我们在玩游戏当中的概念:FPS与单帧渲染时间 提到FPS大家可能会想到枪战,但那个是第一人称射击(First Person Shooting)。在玩网络游戏的时候,屏幕的右上角可能会有fps这个东西,比如LOL。游戏当中的视觉体验,一般与fps成正比,这个fps的全称就是Frames Per Second,即帧率。与之相同的,就是单帧渲染时间,单位是ms,即渲染一
前言 nms是目标检测任务中去除多余anchor的重要手段,但nms在使用过程中也带来了大量的计算量,为了克服这一难点,nms-free应声而出,本文回顾了nms-free的发展历程,并分析了nms-free的现状与未来,希望能对读者们有所帮助。作者:半日闲心@知乎本文仅用于学术分享,如有侵权,请联系后台作删文处理本文脉络什么是nms,为什么需要nms什么是nms-free,有啥好处?n
5.9 SSD算法原理学习目标目标 知道SSD的结构说明Detector & classifier的作用说明SSD的优点应用 无5.9.1 SSD5.9.1.1 简介SSD的特点在于:SSD结合了YOLO中的回归思想和Faster-RCNN中的Anchor机制,使用全图各个位置的多尺度区域进行回归,既保持了YOLO速度快的特性,也保证了窗口预测的跟Faster-RCNN一样比较
最近在自己跑模型。总结了下一些比较杂的一些小计算问题。评价指标目标检测:准确率与召回率。实际就是机器学习中查准率和查全率。 根据IOU计算准确率。不同IOU下计算求平均,即为平均准确率 mAP. 可通过FP曲线来看速度:每秒识别出图像的帧数。FPS评价数据集:COCO Cityscapes Pascal VOC等数据集https://zhuanlan.zhihu.com/p/34179420人脸检
Python计算目标检测FPS ==================== 目标检测是计算机视觉领域中一个重要的任务,它可以在图像或视频中识别和定位特定的目标。FPS(Frames Per Second)是衡量目标检测算法性能的一个重要指标,它表示每秒钟处理的帧数。在本篇文章中,我们将介绍如何使用Python来计算目标检测FPS,并提供示例代码。 目标检测FPS的计算原理 ----------
原创 2023-08-19 08:05:21
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