文章目录1 模仿在线预览1.1 背景需求1.2 具体实现1.2.1 安装必备工具组件1.2.2 软件开发过程2 模仿文库2.1 基本说明2.2 基本代码2.2.1 doc转pdf2.2.2 swftools将PDF转换swf2.2.3 flexPaper显示swf 1 模仿在线预览1.1 背景需求Java+FlexPaper+swfTools仿百度文库文档在线预览系统设计与实现 假客户要求，上传
YOLO v1到YOLO v4（下） Faster YOLO使用的是GoogleLeNet，比VGG-16快，YOLO完成一次前向过程只用8.52 billion 运算，而VGG-16要30.69billion，但是YOLO精度稍低于VGG-16。 Draknet19 YOLO v2基于一个新的分类
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2020-05-07 08:59:00
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YOLO v1到YOLO v4（上） 一. YOLO v1 这是继RCNN，fast-RCNN和faster-RCNN之后，rbg（RossGirshick）针对DL目标检测速度问题提出的另外一种框架。YOLO V1其增强版本GPU中能跑45fps，简化版本155fps。 论文下载：http://a
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2020-05-07 08:35:00
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论文题目《YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Dete
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2022-10-17 14:49:36
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YOLOv4-large在COCO上最高可达55.8 AP！速度也高达15 FPS！YOLOv4-tiny的模型实现了1774 FPS！（在RTX 2080Ti上测试）作者单位：YOLOv4原班人马
1、简介
基于CSP方法的YOLOv4目标检测方法，可以上下缩放，并且适用于小型和大型网络，同时保持速度和准确性。基于此本文提出了一种网络缩放方法，该方法不仅可以修改深度、宽度、分辨率，还可以修改
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2021-09-15 16:26:37
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YOLO v4分析 YOLO v4 的作者共有三位：Alexey Bochkovskiy、Chien-Yao Wang 和 Hong-Yuan Mark Liao。其中一作 Alexey Bochkovskiy 是位俄罗斯开发者，此前曾做出 YOLO 的 windows 版本。 那么，YOLOv4
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2020-04-30 10:14:00
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在上一篇文章，我们带领大家在Windows上实现了YOLO v4，大
原创
2022-11-15 10:06:07
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1. YOLO V4算法分析1.1 网络结构图Yolo v4的结构图和Yolo v3相比，多了CSP结构，PAN结构。 蓝色框中为网络中常用的几个模块：CBM：Yolo v4网络结构中的最小组件，其由Conv（卷积）+ BN + Mish激活函数组成。CBL：Yolo v4网络结构中的最小组件，其由Conv（卷积）+ BN + Leaky relu激活函数组成。Res unit：残差组件，借鉴Re
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2024-06-03 20:50:19
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1、YOLO v5网络结构2、输入端3、Backone网络4、Neck网络5、Head网络1、YOLO v5网络结构图 1 YOLO v5网络结构图由上图可知，YOLO v5主要由输入端、Backone、Neck以及Prediction四部分组成。其中：(1) Backbone：在不同图像细粒度上聚合并形成图像特征的卷积神经网络。(2) Neck：一系列混合和组合图像特征的网络层，并将图像特征传递
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2024-08-09 19:21:08
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本文主要讲述了在Windows10环境下使用yolov3训练模型的具体步骤 本文主要包括以下内容：一、程序下载与准备（1）yolov3下载（2）训练集文件夹创建（3）预训练权重下载二、环境搭建（1）pytorch安装（2）将pytorch应用到工程（3）requirements中的依赖包安装（4）环境搭建可能遇到的问题1.遇到错误 ERROR: Could not build wheels for
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原创
2021-07-29 13:33:14
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文章目录辅助工具网络配置文件网络构建网络推理绘制网络结构 辅助工具 借助辅助工具可视化网络结构，达到辅助阅读代码，进而辅助手动绘制结构清晰的网络结构，最终理解整个网络架构的目的，为深入学习【yolo-v5】提供有效的保障。tensorboard 根据训练的日志文件（在exp目录下），可视化命令，tensorboard --logdir="日志路径"，参考下图，然后在浏览器打开链接【http:/
此YOLO V4 Tiny改进在保证精度的同时帧率可以达到294FPS！具有比YOLOv4-tiny（270 FPS）和YOLOv3-tiny更快的目标检测速度（277 FPS），并且其平均精度的平均值与YOLOv4-tiny几乎相同；作者单位：东北电力大学, 北华大学1、方法简介为了提高目标检测的实时性，本文提出了一种基于YOLOv4-tiny的快速目标检测方法。它首先使用ResNet-D网络中
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2022-10-09 11:06:39
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YOLO v1
这是继RCNN，fast-RCNN和faster-RCNN之后，rbg（RossGirshick）针对DL目标检测速度问题提出的另外一种框架。YOLO V1其增强版本GPU中能跑45fps，简化版本155fps。
论文下载：http://arxiv.org/abs/1506.02640
代码下载：https://github.com/pjreddie/darknet
1. YO
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2021-08-27 11:41:06
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第一步：标注数据集使用到的工具是labelimg，可以直接下载exe文件，我这边就不做演示了因为ickleimport osfrom os imp
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2023-05-18 17:21:11
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BGP： 边界网关协议 使用范围： BGP范围，在AS之间使用的协议协议的特点（算法）：路径矢量型，没有算法协议是否传递网络掩码 ：传递网络掩码，支持VLSM CIDR协议消息数据包封装：基于TCP封装，端口号：179 AS： 自治系统 自治系统范围：1-65535 ， 公有AS （1-64511） 私有AS（64512-65535） 设计特性：1、可靠性
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2024-07-17 20:03:47
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yolo4_tensorflow2yolo 4th edition implemented by tensorflow2.0[TOC]综述对于那些在GPU平台上运行的检测器，它们的主干网络可能为VGG、ResNet、ResNeXt或DenseNet。而对于那些在CPU平台上运行的检测器，他们的检测器可能为SqueezeNet ，MobileNet， ShufflfleNet。最具代表性的二阶段目标
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2024-02-06 11:00:26
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android support v4包和 androidx 冲突解决方式最近导入了百度导航的sdk 发现与当前工程 冲突。编译完全过不了。查了下。大概就是android support v4包和 androidx 冲突了。如果你不嫌麻烦。就把整个工程改造一下。全部使用androidx 的。如果嫌麻烦。可以通过下面的方式做兼容使用：1.首先 先让你的工程 兼容 support v4包和 androi
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2023-08-01 16:06:43
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OSPF（Open Shortest Path First）是一种用于在互联网协议（IP）网络中选择路由的路由协议。OSPF V4是OSPF协议的第四个版本，用于IPv4网络。它是一种链路状态路由协议，能够动态地为网络中的路由器选择最佳路径，确保数据包在网络中能够快速、可靠地传输。
OSPF V4通过建立邻居关系、交换链路状态信息、计算最短路径和更新路由表等步骤来工作。它使用Dijkstra算法
原创
2024-03-05 10:17:09
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JBoltAI 数智化开发平台 V4.0：聚焦 AI 解决方案，重构开发体验的全新升级作为经常和企业级 AI 开发平台打交道的开发者，最近一直在关注 JBoltAI 的更新动态。这次升级不是简单的功能叠加，而是从 “工具集合” 向 “解决方案载体” 的一次重要转型。今天就从开发者视角，客观聊聊这个版本的核心变化，帮大家提前摸清新版本的 “门路”。一、整体结构大调整：从 “功能分类” 到 “场景驱动
