序言前两天nanodet-plus隆重发布，又赚了一波热度，趁着年底有空，避免被卷死，赶紧学习一波；因为之前有过nanodet的训练实践经历，但是有好长一段时间没用了
原创
2022-01-11 15:36:55
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仅增加1毫秒多的延时的情况下，精度提升了30%
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2022-10-14 11:48:33
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作者 RangiLyu@知乎编辑 极市平台来源 https://zhuanlan.zhihu.com/p/449912627先上性能对比：NanoDet-Plus与其他轻量级检测模型性能...
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2022-04-27 15:31:14
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首先是检测头，需要对移动端进行优化的就是检测头：FCOS系列使用了共享权重的检测头，即对FP
原创
2024-07-24 10:42:22
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本文为大家介绍了一个手把手使用OpenVINO部署NanoDet的教程，并开源部署的全部代码，在Intel i7-7700HQ CPU做到了6ms一帧的速度。0x0. nanodet简介NanoDet （https://github.com/RangiLyu/nanodet）是一个速度超快和轻量级的Anchor-free 目标检测模型。想了解算法本身的可以去搜一搜之前机器之心的介绍。0x1. 环境
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2024-07-15 07:31:35
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前言目前可以将目标检测算法分为两类：一类是onestage，一类是twostage。onestage的目标检测算法是指在进行目标检测的时候不需要进行region proposal阶段，而是直接产生物体的类别概率和位置坐标，因此onestage可以有相对较快的运算速度，但是其的检测精度相对较低，所以其常常被用作实时的目标检测。常用的onestage方法有：Yolo系列、SSD、Retina-Net等
原创
2021-11-18 16:50:20
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--neozng1@hnu.edu.cnNanoDet是一个单阶段的anchor-free模型，其设计基于FCOS模型,并加入了动态标签分配策略/GFL loss和辅助训练模块。由于其轻量化的设计和非常小的参数量，在边缘设备和CPU设备上拥有可观的推理速度。其代码可读性强扩展性高，是目标检测实践进阶到深入的不二选择。作者在知乎上有一篇介绍的文章，指路：超简单辅助模块加速训练收敛，精度大幅提升！移动
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2023-10-31 11:14:39
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NanoDet训练、检测及安卓部署关于NanoDet配置环境模型推理模型训练安卓端部署 关于NanoDet关于Nanodet网络的细节，参考github网址：https://github.com/RangiLyu/nanodet NanoDet中文介绍：https://zhuanlan.zhihu.com/p/306530300 NanoDet-Plus中文介绍：https://zhuanlan
目标检测中的常见指标1、TP、FP、TN、FN基本概念TP：被模型预测为正类的正样本TN：被模型预测为负类的负样本FP：被模型预测为正类的负样本FN：被模型预测为负类的正样本
记忆方法，前边TF是分类正确或者错误，后面的PN是预测结果是正例或负例以西瓜数据集为例，我们来通俗理解一下什么是TP、TN、FP、FN。TP：被模型预测为好瓜的好瓜（是真正的好瓜，而且也被模型预测为好瓜）TN：被模型预
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2024-02-19 18:02:44
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需求背景使用流行的NCNN, DNN， MNN， SNPE， torch_c++ 等框架将主流的Yolo，Nanodet， MobileSSD等模型部署到Android设备上。代码实践百度云：Android APK版本 （备用地址： https://pan.baidu.com/s/1ZZrF9CuJ2YQ0cwuWmtTMCA?pwd=sbpt）涉及内容NanoDetPlus 模型模型训练Nano
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2024-06-03 10:15:39
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0.Pytorch中LSTM 的使用方法LSTM使用方法：lstm=nn.LSTM(input_size, hidden_size,num_layers)
output,(hn,cn)=lstm(x,(h0,c0))各参数的shape:x: (seq_len, batch, input_size)h0: (num_layers×num_directions, batch, hidden
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2024-03-05 09:18:09
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根据 GitHub - RangiLyu/nanodet: NanoDet-Plus⚡Super fast and lightweight anchor-free object detection model. ?Only 980 KB(int8) / 1.8MB (fp16) and run 97FPS on cellphone?打印调试得出NanoDetPlus(
(backbo
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2023-05-27 10:18:11
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Pytorch学习之源码理解：pytorch/examples/mnistsfrom __future__ import print_function
import argparse
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torchvis
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2023-07-08 17:43:39
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作者：RangiLyu先上性能对比： NanoDet-Plus与其他轻量级检测模型性能对比
与上一代NanoDet相比，在仅增加1毫秒多的延时的情况下，精度提升了30%。与YOLOv5-n, YOLOX-Nano等其他轻量级模型相比，在精度和速度上也都高了不少！同时NanoDet-Plus改进了代码和架构，提出了一种非常简单的训练辅助模块，使模型变得更易训练！同时新版本也更易部署，同时提供n
1,运算符,操作数;使用相同的符号(基本运算符,+ - * / %),进行多种操作(指使用一个运算符符号,对不用类型的变量进行操作,int ,float,double),此概念将运算符的重载(operator overloading),之前我们曾经学过函数的重载;2,cin读取键盘输入时,如何确定字...
原创
2021-12-30 15:38:03
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原标题：国内首家！一加正式推送Android P正式版近日，相信不少一加6的用户都收到了Android9.0也就是Android P系统的推送，如果没有记错的话，这应该是首个推送Android P稳定版的系统，而此前一加也是首个开放Android P公测的手机品牌，看来一加在系统的更新推进速度上确实是值得点赞。而我手中恰好有一台一加6，下面更新一下尝个鲜。整个升级过程十分友好，只需要点击升级便静待
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2023-10-29 16:09:41
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# Redis Plus Plus: C++ Library for Redis
Redis Plus Plus is a C++ library for Redis, an open-source in-memory data structure store. It provides an easy-to-use and efficient way to interact with Redis
原创
2023-10-27 04:39:41
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本文为大家介绍了一个手把手使用OpenVINO部署NanoDet的教程，并开源部署的全部代码，在Intel i7-7700HQ CPU做到了6ms一帧的速度。0x0. nanodet简介NanoDet （https://github.com/RangiLyu/nanodet）是一个速度超快和轻量级的Anchor-free 目标检测模型。想了解算法本身的可以去搜一搜之前机器之心的介绍。
0x1. 环
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2022-10-08 14:03:28
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Max Sum Plus Plus PlusTime Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 946Accepted Submission(s): 467 Problem Description给定一个由n个正整数组成的整数序列a1 a2 a3 ... an求按先后次序在其中取m段长度分别为l1、l2、l3...lm的不交叠的连续整数的和的最大值。Input第一行是一个整数n(0 ≤ n ≤ 1000)，n = 0表示输入结束 第二行的第一个数
原创
2021-07-29 16:20:16
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