在原生iOS集成Unity3D应用在原生iOS集成Unity3D，可参考：Unity导出Xcode工程集成进另一个原生Xcode工程视频教程可参考：Integrating Unity3D with native iOS application，貌似比较老了，不过还是很有参考价值记录下集成过程中遇到的问题：1.对照Unity导出的iOS项目工程，很多设置可以直接拷贝过来，不用一个一个输入2.首先要明
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2024-05-14 22:30:51
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集成学习 集成学习的思想在于：通过适当的方式集成多个“个体模型”，得到最终的模型，希望最终模型优于个体模型。
所以问题变成了如何选择，生成个体模型，以及如何进行集成。有不同的设计思路：将不同的个体模型进行集成；将类型相同但参数不同的模型进行集成；将类型相同但训练集不同的模型进行集成。第一种方式的应用并不十分广泛，第二种方式又被称为并行方式，代表算法为Bagging,Bag
# YOLO 在 iOS 中的应用
随着深度学习技术的快速发展，目标检测技术在计算机视觉领域得到了广泛应用。其中，YOLO（You Only Look Once）系列算法凭借其高效率和良好的检测性能备受关注。本文将探讨如何在 iOS 应用中实现 YOLO 目标检测，并提供相关的代码示例。
## 什么是 YOLO？
YOLO 是一种基于深度学习的目标检测算法，其核心理念是将目标检测问题转化为回
建模与转化在Android Studio中使用深度学习模型的话，有一种方式是使用tflite，可以参考这篇博客：时序信号的模型使用tflite的示例,但如果模型本来就比较小的话，可以直接使用tensorflow的.pb文件,不用转化为tflite模型。如果是使用pytorch或者keras建模的模型文件，可以通过函数转化为tensorflow的.pb文件。如下文件就是keras模型转化为tf的代码
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2023-12-09 14:05:07
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目录什么是集成测试集成测试级别 集成测试主要关注下列问题： 集成测试的工作内容：集成测试的层次 集成测试的原则集成测试策略1、大爆炸集成测试2、自顶向下集成测试编辑 3、自底向上集成测试 集成测试的辅助模块4、三明治集成测试5、持续集成测试做好持续集成-简化版 持续集成的内涵 集成测试工具 实践准备工作：什么是集成测试
目录在我们的应用程序中添加模型在捕获的视频帧上运行目标检测绘制边界框实际应用下一步？在这里，我们将YOLO v2模型的Core ML版本与我们的iOS应用程序的视频流捕获功能结合在一起，并向该应用程序添加对象检测。下载iOS YOLO-92 MB本系列假定您熟悉Python、Conda和ONNX，并且具有使用Xcode开发iOS应用程序的经验。我们将使用macOS 10.15 +、Xcode 11
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2024-08-25 08:29:13
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基于anaconda的yolov5安装教程下载所需文件从以下方法下载yolov5https://github.com/ultralytics/yolov5
或者我的百度网盘（非最新）
链接：https://pan.baidu.com/s/1g4ddiSrw0UMLiavvTTD2Wg
提取码：zqze在anaconda中配置环境创建环境存放文件夹conda create -n yolov5 pyt
前段时间跟着吴恩达大牛的视频学了深度学习，做了课后的作业“YOLO算法实现自动驾驶的车辆检测”。最近面试被问到YOLO算法的Anchor box是如何实现的，突然发现自己对YOLO算法还是不够深入了解。下面就YOLO算法进行梳理。 YOLO算法的优点： 1. YOLO的速度非常快。YOLO的流程简单，速度很快，可以实现实时检测。 2. YOLO是基于图像的全局信息进行预测的。这一点和基于
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2023-11-29 17:18:46
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# PyTorch 为何没有集成 YOLO
在深度学习领域，YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时时间对象检测算法。在了解如何在PyTorch中实现YOLO之前，首先要弄清楚为什么PyTorch本身没有集成YOLO。这通常和社区的自由度、实现的多样性及维护成本有关。本文将带你逐步了解如何在PyTorch中使用YOLO。
## 流程概述
以下是实现YOLO的基本流程：
YOLO3搭建自己的训练集数据由于自己部门需求及学习需求，需要自己制造训练集，并训练好自己的权重，用于检测目标与分割。开始自己探索制造训练集与训练网络的坑坑洼洼的道路，鉴于网上没有较好较为详细的教程，我想要把自己觉得的顺序步骤写出来，给大家减少遇到的坑。环境配置：Ubuntu16.04+cuda9.0(NVIDA381以上显卡驱动）+cudnn v7+YOLOv3（其实环境也不用相同，毕竟制造制造
yolo 搭建安装过程0.Over Viewyolo作为一个目标检测的模型,它相对突出的地方就是实时.最新yolo9000这篇论文相对于SSD等模型也不落下风,由于我们要运行的平台是嵌入式平台,其计算资源非常有限,所以我们就需要对于实时性要求更高的模型.前面踩得坑有 faster-rcnn,ssd,goturn等,也会有相关文章介绍.1.安装过程首先,我们来到YOLO官方网站https://pj
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2024-02-04 21:19:41
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集成开发环境（IDE，Integrated Development Environment）是专用于软件开发的程序。顾名思义，IDE集成了几款专门为软件开发而设计的工具。这些工具通常包括一个专门为了处理代码的编辑器（例如语法高亮和自动补全）；构建、执行、调试工具和某种形式的源代码控制。大部分的集成开发环境兼容多种编程语言并且包含更多功能，因此一般来说体积较大，需要时间去下载和安装并且为了正确使用需
一、YOLOP简介YOLOP概述YOLOP能同时处理目标检测、可行驶区域分割、车道线检测 三个视觉感知任务，并速度优异、保持较好精度进行工作，代码开源。它是华中科技大学——王兴刚团队，在全景驾驶感知方面提出的模型，致敬开源精神。论文地址：https://arxiv.org/abs/2108.11250开源代码：https://github.com/hustvl/YOLOP全景驾驶感知系统是自动驾驶
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2024-05-14 20:10:57
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文章目录项目目标项目流程布局文件tab04.xmlres/menu/option_menu.xmldevice_list.xmlJava文件settingsFragment.javadeviceList.xmlchatService.java总结 项目目标在类微信程序的第一子项中完成“蓝牙聊天功能”项目流程在AndroidManifest.xml里配置蓝牙权限<uses-permissio
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2024-02-02 18:17:45
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1.计算机视觉能够解决那些问题？1.1分类、监测、分割 1.2语义分割和实例分割 图像分割分为两种。语义分割就是对每一个像素块分类，不管像素是处于哪几个物体，只管它是处于哪个类别的，只把每一个像素的类别输出出来，但是并不区分不同物体的像素。实例分割就是把同一类别的不同实例分别出来，区分同一类别不同物体的像素。 &n
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2024-06-15 20:11:05
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1零基础小白如何进行 iOS 系统学习首先，学习目标要明确；其次，有了目标，要培养兴趣，经常给自己一些正面的反馈，比如对自己的进步进行鼓励，在前期小步快走；再次，学技术最重要的一点就是多动手。推荐书目：《Objective-C 基础教程》《iOS 编程》 《iOS 开发指南》推荐两个开源的 APP：SegmentFault、懒人笔记2基础入门后，如何进行高级进阶2.1 原理和基础：掌握扎
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2024-06-20 18:28:25
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移动端前端开发真机调试攻略有线调试：一、IOS 移动端 （Safari开发者工具）手机端：设置 → Safari → 高级 → Web 检查器 → 开。mac端：Safari → 偏好设置 → 高级 → 在菜单栏中显示“开发”菜单。在 OS X 中启动 Safari 之后，以 USB 电缆正常接入 iOS 设备，并在此移动设备上启动 Safari。此时点击计算机上的 Safari 菜单中的“开发”
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2024-09-22 10:27:05
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1、YOLOV8简介YOLOV8是YOLO系列另一个SOTA模型，该模型是相对于YOLOV5进行更新的。其主要结构如下图所示： 从图中可以看出，网络还是分为三个部分： 主干网络（backbone），特征增强网络(neck)，检测头(head) 三个部分。主干网络： 依然使用CSP的思想，改进之处主要有：1、YOLOV5中的C3模块被替换成了C2f模块；其余大体和YOLOV5的主干网络一致。特征增强
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2024-03-08 14:18:08
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iOS的应用集成需要在mac环境上进行，因为需要用到xcode的编译环境。编译打包过程主要用到xcodebuild和xcrun这两个命令，xcodebuild是编译代码，xcrun是将app打成最终的ipa包。
通常步骤如下：
1.clean工程
xcodebuild -target ${targetName} clean 2.编译工程 xcodebuild -target ${build_
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2023-07-28 14:50:48
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公司最近的项目本地计算评估PWV 总算告一段落，对于目前的解决方案TensorFlow for iOS，整个过程之长、坑之多，让我发际线提高了2cm。。。之后应该会有一篇技术总结，正在准备。下一步的计划是，TensorFlow 转到 TensorFlow Lite，在mobile上用TF，简单的模型还好，复杂的模型感觉跑起来有点力不从心，目前TF lite预览版，支持的model貌似不多，正在做些
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2023-09-01 18:59:56
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