文章目录一、介绍1.1 亮点1.2 方案简介1.3 训练简介二、使用案例 一、介绍1.1 亮点参考QARepVGG，该方案引入了QSP与QCI模块以同时利用重参数与8-bit量化的优化；该方案采用AutoNAC搜索最优尺寸、每个stage的结构，含模块类型、数量以及通道数；采用混合量化机制进行模型量化，既考虑了每一层对精度与延迟的影响，也考虑了8-bit与16-bit之间切换对整体延迟的影响；预
浅谈当用户端配置了工作流转码，并且打水印的情况下为什么没有生效？我们需要知道打水印是要对文件进行修改产生的一个效果，那么用户端先要知道水印是转码的一部分。了解水印添加水印模板可分为如下三个步骤：1）调用CreateUploadAttachedMedia接口获取文件上传的路径以及临时授权。2）使用OSS上传指定的水印文件，详细参见 OSS文件上传。3）调用 添加水印 接口，添加水印信息。更多水印管理
写在前面近期好多网友私信我，问我编程该怎么学习、怎么入门。我觉得编程学习，就像写文章一样，需要积累。如果把代码每个字符拆开，大伙都认识，但是组合在一起，就是另外一回事了。所以我的建议是，学习编程，从项目入手，从自己感兴趣的项目入手，遇到不懂的语法、算法，就去翻阅书、看视频。如果一开始就去看生硬的语法、晦涩的算法，就像背单词一样，背到第一个单词abandon，就放弃了。废话不多说，直接
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2023-09-08 09:44:00
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1. 天下苦搬运党久矣对于我这样经常需要写点文章的技术自媒体来说，很经常早上我才在公众号首发了原创文章，中午就有人同步到了知乎、今日头条等外部平台，并且拿到了该篇文章在这些平台的首发。平台的首发很重要，以微信的公众号平台来说，一篇文章能否在公众号标原创，就是通过检测是否在公众号平台上首发，如果公众号的文章库里没有搜索到与你文章相似度较高的文章，那么你就可以标原创了。为了解决了首发的问题，我付费使用
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2024-06-04 21:03:02
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深度学习的三驾马车：数据、模型、算力。本文将从这三方面，实现 YOLO 目标检测，让自己的数据跑起来数据一个深度学习项目最好的初始状态是拥有漂亮的数据，但是一般情况下很难达到这种条件，往往需要根据自己项目的需求寻找相应的数据。对于目标检测项目来说，漂亮的数据应该是按照规范的标注。那么有数据却没有标注怎么办，我们推荐一款开源的标注工具 LabelImg ，有着方便的 GUI 界面，可以方便打开一个文
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2024-08-06 09:05:11
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1 背景介绍目标检测，object detection，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。目标检测要解决的问题有两个：物体在哪里，物体是什么的整个流程问题。目标检测问题的难点：物体的尺寸变化范围很大；摆放物体的角度，姿态不定；而且可以出现在图片的任何地方；物体还可以是多个类别。目前主要算法分两类：1) 候选区域/框 + 深度学习分类；2) 基于深度学习的回归方法目标检测中
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2023-06-25 15:06:11
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背景介绍Dlib是一个深度学习开源工具，基于C++开发，也支持Python开发接口，功能类似于TensorFlow与PyTorch，由于dlib对于人脸特征具有很好的支持，有很多训练好的人脸特征提取模型供开发者使用，所以dlib很适合做人脸项目开发。具体的dlib环境配置方法在这里就不再多做赘述了，网上有很多的相关教程可供参考。目标追踪在应用方面，dlib大多数情况下用于人脸检测与人脸识别，然而，
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2023-06-07 09:57:07
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文章目录环境准备 YOLO V7 main 分支TensorRT 环境工程源码假人权重文件toolkit.py测试.实时检测.pygrab.for.apex.pylabel.for.apex.pyaimbot.for.apex.py 环境准备 YOLO V7 main 分支Python Apex YOLO V5 6.2 目标检测 全过程记录YOLO V7 mainYOLO V7 模型下载yolo
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2024-08-30 20:56:18
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文章目录前言一、YOLOv7 项目下载实现1.1 YOLOv7 项目下载1.2 添加 Python interpreter1.3 直接运行 detect.py1.4 检测摄像头1.5 连接手机摄像头二、自制数据集训练模型2.1 运行 train.py2.2 数据集图片和标签2.3 yaml 文件修改2.4 修改并运行 train.py三、v5、v7、v8的训练结果 result3.1 v5 与 v
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2024-07-29 12:23:20
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作者 | Quantum 翻译 | leogle97、谢玄xx 校对 | 邓普斯•杰弗 审核 | 酱番梨 整理 | Pita 今天我们将讨论如何建立一个简单、便宜的移动目标探测器。 这项研究的目的是确定在一个便宜的移动设备上的对象检测模型是否可以用于现实世界的任务。 作为一个移动平台，我们使用的是树莓派3B。
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2023-10-17 17:12:40
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# 检测水印的方案
在数字图像处理领域，水印是一种隐藏在图像中的信息，通常用于验证图像的真实性或者保护图像的版权。检测水印是一个重要的任务，可以帮助我们识别图像的来源和真实性。
在本文中，我们将介绍如何使用 Python 来检测图像中的水印。我们将从图像读取开始，然后提取图像特征以及水印特征，最后通过比较这些特征来检测水印。
## 步骤一：图像读取
首先，我们需要使用 Python 的图像
原创
2024-06-01 07:15:01
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# 如何实现Python检测图片水印
## 概述
在本文中，我将向您介绍如何使用Python检测图片中的水印。作为一名经验丰富的开发者，我将指导您完成整个过程，并为您提供所需的代码和解释。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 检测图片水印
检测图片水印 --> 结束
```
### 状态图
```mermaid
stateDia
原创
2024-06-10 04:33:06
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two-stage模型：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN三个模型都是Ross Girshick教授分别在2014、2015年提出来的，在PASCAL VOC 2007数据集上取得不错的进展。 目标检测方法分类两个阶段：分类定位一、原始方法操作流程：如下图（要识别一只熊），用各种大小的框在图片中进行反复截取，输入到CNN中识别计算得分，最后确定出目标类别和位置。缺
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2023-11-02 09:02:53
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使用OpenCV进行目标检测和跟踪的常见方法是使用Haar Cascade分类器进行对象检测，使用OpenCV的目标跟踪API进行目标跟踪。以下是如何使用OpenCV进行目标检测和跟踪的简要步骤：目标检测a. 准备训练集：Haar Cascade分类器需要一个训练集，该训练集由一组已知的正样本（包含目标）和一组已知的负样本（不包含目标）组成。可以从公共数据集中获取这些样本，或者自己创建训练集。b.
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2023-08-23 19:03:20
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1. 什么是目标检测？啥是目标检测？拿上图 (用YOLOv3检测) 来说，目标检测 (Object Detection) 就是将图片中的物体用一个个矩形框框出来，并且识别出每个框中的物体是啥，而且最好的话是能够将图片的所有物体都框出来。再来看下YOLOv3在视频上的效果：总之，目标检测本质上包含两个任务：物体识别和物体定位。2. 目标检测技术的概述目前，基于深度学习(deep learning)的
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2023-08-07 19:45:15
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YOLOv5目标检测项目介绍和环境配置github上找到对应的仓库，选择master分支中的tag中的YOLOv5版本，点Code中的压缩文件下载，解压后用pycharm打开，叉掉默认的创建环境提示，在设置中配置上自己的虚拟环境安装requirements.txt文件中所需要的库，直接点击pycharm的提示进行安装该文件中所需要的库，也可在底部终端中的虚拟环境中输入：pip install -r
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2024-05-19 13:27:28
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短短10行代码就可以实现目标检测？！本文作者和他的团队构建了一个名为ImageAI 的Python库，集成了现今流行的深度学习框架和计算机视觉库。本文将手把手教你构建自己的第一个目标检测应用，而且文摘菌已经帮你踩过坑了，亲测有效！无人超市、人脸识别、无人驾驶，众多的使用场景及案例，使得【目标检测】正成为计算机视觉最有前景的方向。听起来似乎是个很难实现的技术，需要大量训练数据和算法才能完成。事实上，
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2024-03-12 14:08:56
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还是学习啊 勿怪勿怪 给自己好保存而已哦论文地址：https://arxiv.org/pdf/2104.11892.pdf此分享中调查了基于深度学习的目标检测器的最新发展。还提供了检测中使用的基准数据集和评估指标的简明概述，以及检测任务中使用的一些突出的主干架构。它还涵盖了边缘设备上使用的当代轻量级分类模型。最后，我们比较了这些架构在多个指标上的性能。背景问题陈述目标检测是物体分类的自然延伸，其目
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2023-11-01 23:00:02
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目标检测一、何谓目标检测？二、两个阶段二、工具介绍三、构建一个传统的目标检测方法流程1、提供待检测图片2、选取候选区域3、特征提取4、特征分类5、非极大值抑制 一、何谓目标检测？目标检测包含两个方面： 1、使计算机能够识别图片中的目标（物体、动物等）是什么。 2、检测出这个目标的位置在哪里。目标检测已经在自动驾驶、安保监控、医疗影像、机器视觉等领域大量应用。但目标检测在实时性、抗干扰性、工业应用
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2024-01-04 06:05:54
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pytorch coco 目标检测 DataLoader实现pytorch实现目标检测目标检测算法首先要实现数据的读入，即实现Dataset和DataLoader两个类。
借助pycocotools实现了CoCo2017用于目标检测数据的读取，并使用cv2显示。分析使用cv2显示读入数据，或者要送入到网络的数据应该有三个部分图像，Nx3xHeight x WidthBBs，NxMx4类型，NxMx
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2023-11-14 10:00:15
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