多线程网络编程简介 在客户端，可以把处理服务器端响应消息的任务放到一个单独线程中，在主线程中接收用户输入和发送请求消息。 服务器的作用就是为了服务多个客户端，对于多个客户端并发请求的处理，在网络编程中，采用多线程处理方式解决。每当服务器端接收到客户端请求后，产生一个新的线程处理客户端请求。 开启线程比较消耗系统资源，所以应用程序中可以开辟的线程个数总是有限的。 可以结合使用线程池技术，实现服务器端
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2024-10-11 08:34:18
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聊一聊mmdetection代码框架和目标检测 文章目录聊一聊mmdetection代码框架和目标检测一.为什么要写这篇文章二.关于图像识别任务的共性1.图像分类2.语义分割3.目标检测三.mmdetection代码框架解析1.配置环境方面2.demo文件夹3.weights文件夹4.setup以及与setup相关的脚本5.训练(1)train.py(2)config6.总结一下四.结语 阅读注
前言有了前几章博客铺垫，本篇介绍一下CountDownLatch在项目中的实战。看本篇之前可以去看看之前的几篇写博客是自己对知识梳理，目前是写给自己看，算是自己学习后的作业，也是为了养成一个良好的习惯。一、业务需求需求：
每一个班级对应多个学科，现在要去新增一个根据班级的维度去批量生成其对应的所有学科试卷PDF，
并将所有的试卷pdf打包zip下载。
分析：
典型的多任务并行待处理完后汇总处
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2024-09-07 20:12:49
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YOLOV4网络结构解析Darknet53YOlOv4网络组成InputCSPDarknetNeckHeadYOLOV4整体结构图和细节图 Darknet53Darknet53是YOLOV3的骨干网络结构，因为网络有53层卷积层，所以名为Darknet53。YOlOv4网络组成YOLOV4原论文中对现有的目标检测网络结构进行了归纳，分为四部分：Input----网络的输入Backbone—用来从
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2024-08-13 17:54:13
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Yolo-Fastest，顾名思义，应该是现在已知开源最快的最轻量的改进版yolo通用目标检测算法（貌似也是现在通用目标检测算法中最快最轻量的），其实初衷就是打破算力的瓶颈，能在更多的低成本的边缘端设备实时运行目标检测算法，例如树莓派3b，4核A53 1.2Ghz，在最新基于NCNN推理框架开启BF16s，320x320图像单次推理时间在60ms～，而在性能更加强劲的树莓派4b，单次推理33ms，
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2024-02-29 13:26:21
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目标检测 YOLOv5 使用入门1. 源码准备2. 例子3. 运行 1. 源码准备在很早之前，在 《深度学习笔记（40） YOLO》 提及到 YOLO 目标检测 目前已经出到了 YOLOv5，源码放在 Github 上$ git clone https://github.com/ultralytics/yolov5然后就进入该文件夹，安装依赖包$ cd yolov5
$ pip3 install
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2024-03-19 14:34:46
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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
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2024-05-24 09:16:19
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机器之心。本文提出了一套模型压缩和编译结合的目标检测加速框架，根据编译器的硬件特性而设计的剪枝策略能够在维持高 mAP 的同时大大提高运行速度，压缩了 14 倍的 YOLOv4 能够在手机上达到 19FPS 的运行速度并且依旧维持 49mAP（COCO dataset）的高准确率。相比 YOLOv3 完整版，该框架快出 7 倍，并且没有牺牲准确率。该框架由美国东北大学王言治研究组和威廉玛丽学院任彬
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2024-04-22 15:06:12
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明火烟雾目标检测项目，可在不同设备上自适应。
明火烟雾目标检测项目部署目录明火烟雾目标检测项目部署1. 拉取Docker PyToch镜像2. 配置系统环境2.1 更换软件源2.2 下载vim2.3 解决vim中文乱码问题3. 运行项目3.1 拷贝项目到容器中3.2 安装项目所需的工具包3.3 启动项目4.搭建项目镜像4.1 Docker commit搭建4
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2024-05-01 21:34:07
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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
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2023-07-26 23:17:17
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单目标跟踪数据集 [更新中...]一、RGB单目标跟踪数据集1.短时数据集2.长时数据集二、RGBT单目标跟踪数据集References 一、RGB单目标跟踪数据集1.短时数据集GOT-10k [paper] [project] GOT-10k(Generic Object Tracking benchmark over 10,000 video segments.)是人工标注的用于单目标跟踪的
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2024-07-25 21:34:33
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1.用户态线程： 由于内核并没有对多线程进程的支持，因此，内核中只有单线程进程的概念， 而多线程进程是通过一个和应用程序连接的函数库实现的。由于内核没有轻量 级进程（线程）的概念，因此它不能独立的对之进行调度，而是由一个线程运 行库来组织线程的调度，其主要工作在于在各个线程的栈之间调度。如果一个进程中的某一个线程调用了一个阻塞的系统调用，该进程就会被阻塞，当然该进程中的其他所有线程也同时被
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2023-09-14 15:19:23
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摘要YOLOv7在5 FPS到160 FPS的速度和精度上都超过了所有已知的目标检测器，在GPU V100的实时目标检测器中具有最高的56.8% AP。YOLOv7-E6目标检测器（56 FPS V100,55.9%AP）比基于transformer的检测器SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS A100,53.9%AP）在速度上提高了509%，在精度上提高了2%；比基于
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2024-04-07 09:56:52
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前言：很久之前，用TK1玩过一段时间的ROS，再加上各种硬件(Arduino、激光雷达、编码电机等)，模仿着做过Turtlebot小车，实现了部分Turtlebot部分的功能，最后因为雷达被我玩烧了，所以，就玩完了。 最近，身边有几台Bebop2无人机，然后又在玩深度学习的目标检测，因此，就尝试了一下将目标检测算法和无人机结合在一起玩一玩。 话不多说，先看玩成功的视频链接： YouTube：ht
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2024-08-04 13:01:08
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目录一、YOLO介绍二、YOLOv1的结构三、YOLOV1原理（一）基本核心思想（二）网络结构（三）输出7x7的理解（四）输出维度30的理解（五）一次预测98个框（六）对98个预测框处理（七）回归坐标xywh（八）训练样本标签四、总结一、YOLO介绍YOLO的全称叫做“You Only Look Once”，简单来说，YOLO可以做到将一张图片输入，直接输出最终结果，包括框和框内物体的名称及sco
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2024-08-12 20:32:07
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新提出的单阶段检测网络（工作后看论文的时间越来越少） 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2008.13367.pdf Github地址：https://github.com/hyz-xmaster/VarifocalNetAbstract：对大量的候选检测进行准确排序对于优异表现的目标检测器来说非常重要。然而之前的研究工作使用分类得分或者与IOU-based定位得分联合起来作为
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2024-03-13 19:56:30
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一、YOLO的核心思想与演进
YOLO（You Only Look Once）将目标检测视为单一的回归问题，通过端到端的卷积神经网络直接在图像上预测边界框和类别概率。其核心流程包括：
1.网格划分：将输入图像划分为 S×S 的网格（如 7×7）。
2.联合预测：每个网格预测 B 个边界框（含位置坐标、置信度）和 C 个类别概率，输出张量为 S×S×(B×5+C)。
3.全局推理：单次前向传播完成检
Open Images Dataset 网站获取已经标注好的数据集一、简介二、数据集说明1.查看数据集2.搜索选项三、数据集下载和使用1.数据集下载2.下载失败3.从谷歌云盘中下载数据4.转化成数据集所需格式 一、简介 Open Images Dataset是一个可以提供免费数据集的网站，里面的数据集提供了目标检测任务、语义分割任务的标签，可以减少我们搜集数据的压力。网址是(这里)：二、数据集
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2024-10-07 15:43:57
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介绍人类可以在几毫秒内在我们的视线中挑选出物体。事实上，你现在就环顾四周，你将观察到周围环境并快速检测到存在的物体，并且把目光回到我们这篇文章来。大概需要多长时间？这就是实时目标检测。如果我们能让机器做到这一点有多酷？开心的是现在我们就可以做到！主要由于最近在深度学习和计算机视觉方面的突破，我们不仅可以依靠目标检测算法来检测图像中的物体，而且还可以以人类的速度和准确度来实现。我们将首先看看目标检测
车道检测模型简介未来十年，自动驾驶将彻底改变人们的出行方式。目前，自动驾驶应用程序目前正在测试各种案例，包括客车，机器人出租车，自动商业运输卡车，智能叉车以及用于农业的自动拖拉机。自动驾驶需要计算机视觉感知模块来识别和导航环境。此感知模块的作用是：车道检测检测环境中的其他物体：车辆，行人，动物跟踪检测到的对象预测他们可能的运动一个好的感知系统应该能够在各种驾驶条件下（白天/晚上、夏天/冬天、下雨/
