对数据库事务的理解定义事务四大特征(ACID)原子性（Atomicity）：事务是最小单位，不可再分一致性（Consistency）：事务要求所有的DML语句操作的时候，必须保证同时成功或者同时失败隔离性（Isolation）：事务A和事务B之间具有隔离性隔离级别持续性（Durability）：是事务的保证，事务终结的标志(内存的数据持久到硬盘文件中)关于事务的术语 定义用户一系列的数据库操作序
YOLO代码解读_model.py1 概述2 导入库文件3 parse_model_cfg()3.1 修正路径3.2 按行读取3.3 模型定义4 create_modules()4.1 基本单元4.2 YOLO网络结构的基本了解4.3 convolutional4.4 Upsample4.5 route4.6 shortcut层4.7 YOLO层4.8 记录返回5. YOLOLayer()5.1
转载
2023-08-25 17:26:57
401阅读
转战米国，经过一段时间的调整和适应，终于有时间整理下最近做的一个项目。从infra到云到大数据到AI，各个领域都应该保持学习，技术的道路从来都不是一帆风顺。1. 场景介绍MOBA玩家都比较熟悉不论是DOTA2还是LOL，游戏内会有minimap，为玩家提供位置、视野及信号等信息，帮助对局势进行判断。假设我们在一个非直播的比赛数据页面，通过小地图的数据，一方面帮助高玩在没有流量的情况下也能合理分析比
转载
2024-05-10 17:23:55
332阅读
秀肌肉：官方版的YOLOv7相同体量下比YOLOv5精度更高，速度快120%（FPS），比 YOLOX 快180%（FPS），比 Dual-Swin-T 快1200%（FPS），比 ConvNext 快550%（FPS），比 SWIN-L快500%（FPS）。在5FPS到160FPS的范围内，无论是速度或是精度，YOLOv7都超过了目前已知的检测器，并且在GPU V100上进行测试， 精度为56
前言其实这篇文章重点在如何用Java的JNI调用C++的dll，记录一下，避免以后自己忘了.....原文发表在语雀文档上，排版更美观简介JNI—摘自百度百科JNI是Java Native Interface的缩写，它提供了若干的API实现了Java和其他语言的通信（主要是C&C++）。从Java1.1开始，JNI标准成为java平台的一部分，它允许Java代码和其他语言写的代
转载
2023-12-11 09:04:11
109阅读
学习笔记--Yolo v4 训练数据集1. 安装1.1 设备版本号1.2 设置Makefile1.3 编译2. 建立工作文件夹3. 准备训练数据集4. 修改配置文件5.训练自己的数据集6. 测试训练出来的网络模型7. 性能统计8. Anchor Box先验框聚类分析与修改9. 四轴 --radiolink-- 遥控器 --usblink-- 上位机 通信链路9.1 串口通信serialdarkn
转载
2023-10-19 12:37:51
261阅读
今天，我们将研究如何在OpenCV框架
原创
2021-07-16 16:41:04
1428阅读
# Android如何使用YOLO训练结果：一个实际应用案例
在计算机视觉领域，YOLO（You Only Look Once）已成为一个广泛使用的对象检测算法。它以实时性能和高准确率著称，适合用于各种应用，如安全监控、自动驾驶和移动设备应用等。本文旨在探讨如何在Android平台上使用YOLO训练结果，并提供一个结合实际场景的示例。
## 什么是YOLO？
YOLO是一种单阶段的目标检测方
一.yolo概述作者在YOLO算法中把物体检测（object detection）问题处理成回归问题，用一个卷积神经网络结构就可以从输入图像直接预测bounding box和类别概率。YOLO算法的优点：1、YOLO的速度非常快。在Titan X GPU上的速度是45 fps（frames per second），加速版的YOLO差不多是150fps。2、YOLO是基于图像的全局信息进行预测的。这
转载
2023-12-05 10:47:11
210阅读
YOLO算法在object_detection领域中算是比较有意思的分支，2017年CVPR上的YOLOv2对原来的YOLO算法进行了提升，本次通过对Mxnet来对YOLOv2的算法进行详细的了解。1.模型加载模型加载中，主要是使用pre-training，将整个模型的除最后两层的参数加载到模型中，然后通过将要训练的类别以及对应的初始anchor输入，得到predict_layer，将predic
在本篇文章中，我们将探讨如何在Python中使用YOLO（You Only Look Once），这个深度学习目标检测算法，来实现图像中目标的快速识别。在当前的计算机视觉领域，YOLO已经成为了一种非常流行的方法，因其能够在保持精度的同时提高处理速度。在接下来，我们将详细分析在使用YOLO时可能遇到的问题，错误现象，深入剖析根因，并提供详尽的解决方案。
## 问题背景
在使用YOLO进行目标检测
12 .运算符包括：算术运算符；逻辑运算符；关系运算符；赋值类运算符；三元运算符；字符串连接运算符（1）算术运算符%求余【取模】；++自加一；–自减一 运算符有优先级，不确定的时候加括号提高优先级，没有必要记住优先级 y++是先输出，再加一；++y是先加一，再输出（2）关系运算符**<=小于等于；==等于（=是赋值运算符）；!=**不等于 关系运算符的结果一定是布尔类型（3）逻辑运算符&am
文章目录一、YOLOX简介二、YOLOX 模型结构的改进2.1 baseline: YOLOv3-SPP2.2 检测头设计：分类和回归解耦2.3 YOLOX 的整体网络结构三、YOLOX 的其他改进3.1 数据增强（data augmentation）3.2 Anchor-free3.3 Multi positives（多个正样本）3.3.1 目标检测中的正负样本3.3.2 Multi posi
yolov5简介 YOLOv5(You Only Look Once)是由 UitralyticsLLC公司发布的一种单阶段目标检测算 法，YOLOv5 相比YOLOv4 而言，在检测平均精度降低不多的基础上，具有均值权重文件更小，训练时间和推理速度更短的特点。YOLOv5 的网络结构分为输入端、BackboneNeck、Head 四个部分。输入端主要包括 Mosaic 数据增强、图片尺寸处理以及
前期一直没有时间跑YOLOv7源码，今天对YOLOv7在NWPU-10遥感图像数据集上进行实验测试，现将实验训练以及评估过程分享如下，希望对大家有帮助。为了客观分享，我对整个过程进行了截图，能够让大家看到我的实验参数以及实验设置。需要更多程序资料以及答疑欢迎大家关注——微信公众号：人工智能AI算法工程师 一、训练过程：选择YOLOv7.yaml配
# 使用Python实现YOLO物体检测
在计算机视觉领域，物体检测是一个重要的任务。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测算法，它具有高效性和实时性，能够在一帧图像中同时识别多个物体。本文将介绍如何在Python中使用YOLO进行物体检测。
## YOLO的基本概念
YOLO算法与传统算法（如R-CNN等）不同，它将物体检测视为一个回归问题。不再利用候选区域来
# 使用 PyTorch 实现 YOLO：新手指南
YOLO（You Only Look Once）是一种快速而准确的物体检测算法。对于刚入门的开发者来说，了解如何在 PyTorch 中实现 YOLO 是一个重要的技能。下面，我们将展示实现 YOLO 的步骤，并提供所需的代码和注释。
## 流程概述
以下是实现 YOLO 的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
原创
2024-10-15 05:18:53
266阅读
# Python 使用 YOLO 进行目标检测
YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测系统，能够在图像中快速准确地识别多个对象。近年来，YOLO 由于其高效性和准确性而受到广泛关注。在本篇文章中，我们将介绍如何使用 Python 和 YOLO 进行目标检测，并且提供相应的代码示例。
## YOLO 的工作原理
YOLO 的核心思想是将目标检测问题转化为回归问题
最近在学习使用yolov3训练自己的数据，百度上找到了很多使用yolov3训练自己的数据的教程，自己也是踩了很多坑最后才顺利训练了自己的数据，下面记录下自己训练自己数据的过程。 总结来说，快速训练自己的数据需要建立自己的数据集（或者使用自己感兴趣的公开数据集）、将数据集的文件格式改成和要求所需一样的格式、将
YOLOv5源码yolo.py前言需要导入的包以及配置Detect模块SegmentBaseModelSegmentation Model最后 前言yolo.py这个模块是yolov5的模型搭建的相关内容,代码量并不大,模型主要需要注意的内容就是抓住不同的函数之间的调用,在哪里调用,对这一方面有一定的了解即可需要导入的包以及配置# YOLOv5 ? by Ultralytics, GPL-3.0
转载
2023-10-17 22:00:26
87阅读
