结构框架本大段参考输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；
基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP结构；
Neck网络：目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN+PAN结构；
Head输出层：输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的
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2024-01-02 17:07:40
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YOLOv5 项目教程 作者：elfin 资料来源：YOLOv5 模型架构图：
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2021-05-26 22:50:44
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一、基本的卷积块Conv + BN + SiLUclass Conv(nn.Module):
def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True):
super(Conv, self).__init__()
self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s,
# YOLOv5架构与实现
YOLO（You Only Look Once）是一个流行的目标检测算法，其最新版本YOLOv5在精确度与速度上都获得了显著提高。本文将对YOLOv5的架构进行解析，并提供一个简单的代码示例，帮助读者理解其工作原理和使用方法。
## YOLOv5架构概述
YOLOv5的架构可以分为几个主要部分：
1. **Backbone**：提取特征的基本网络，YOLOv5使
1 环境安装、工程下载工程链接：https://github.com/ultralytics/yolov5 工程环境配置记录：本人电脑已有环境：ubuntu18、cuda10.0、anaconda创建虚拟环境并激活conda create -n yolov5 python=3.6source activate yolov5下载工程并安装工程环境git clone https://github.
前言在前两篇教程中，我们主要讲解了TX2环境配置与yolov5s模型训练这两项内容，而本篇教程将主要讨论如何利用TensorRT来在TX2端实际部署模型并在前向推理阶段进行加速，也是系列教程中最为重要、最少资料的模型落地部分。一、TensorRT是什么？TensorRT 是由 Nvidia 推出的 GPU 推理引擎(GIE: GPU Inference Engine)。和通用的深度学习框架不同，T
网络由三个主要组件组成： 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，并将图像特征传递到预测层。 3）output：对图像特征进行预测，生成边界框和并预测类别。 对于YOLOV5，无论是V5s，V5m，V5l还是V5x其Backbone，Neck和output一致。唯一的区别在与模型的深度和宽度设置。 总结构框架： 下
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2023-12-18 06:03:47
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出于学习的目的，总结一下关于YOLOv5的一些知识点，也是我第一次写文章，如有错误，希望能够得到指导出来。先是YOLOv5的整体网络结构 YOLOv5的网络结构主要分为三个部分：Backbone，Neck，Prediction。 输入端：使用了马赛克数据增强的方法，在源码中的主要步骤有：首先YO
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2024-06-16 10:28:35
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YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。现在YOLO已经发展到v3版本，不过新版本也是在原有版本基础上不断改进演化的，所以本文先分析YOLO v1版本。 输入一张图片，要求输出其中所包含的对象，以及每个对象的位置（包含该对象的矩形框）。
# Pig X架构图：数据流处理与分析
## 引言
在大数据处理的过程中，Pig是一种常用的高层次数据流语言，它允许用户以相对简单的方式编写复杂的数据处理程序。结合近期的Pig X架构，本文将介绍Pig的基本概念、架构图以及如何使用Pig进行数据处理，并展示实例代码来帮助理解。
## Pig的基本概念
Apache Pig是一个用于大规模数据处理的高级平台。它提供了一种称为Pig Lati
原创
2024-10-25 06:39:01
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废话综述yolov1是yolo系列的开山之作，它是一个无anchor框的检测模型，也是将目标检测任务变成一个回归任务来处理的。看yolo系列一定要从v1开始看，慢慢看每个系列的改进，理解其精髓才能有比较大的提升。yolov1等于将每个图片分成7 * 7的区域，最后的输出张量每个张量“负责”图片中的每个区域的检测，但是一定要注意每个张量负责的区域会比图片分割后的格子要稍大一些，而且每个1 * 1张量
前言CodeIgniter 是一个小巧但功能强大的 PHP 框架，作为一个简单而“优雅”的工具包，它可以为开发者们建立功能完善的 Web 应用程序。CI框架采用的是MVC模式，通过CI框架，我们不必以某种方式命名数据库表，也不必根据表命名模型。这样可以提高我们的开发效率。做了一个小样例，展示利用CI如何编码数据接口,提供前端调用。本文的CI框架版本为3.1.5，最新版本已经到了4。使用文档可以看这
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2023-09-22 19:26:50
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文章目录一、数据集二、网络结构三、完整文件目录介绍四、测试分析一、数据集1、数据格式：图像数据（JPG格式），采用labelme标注后的图像（XML格式），训练需要的TXT格式 2、数据来源：公共火灾数据库或特定行业机构收集的火灾图像数据 3、数据获取方式：通过API接口或数据下载平台获取数据 4、数据特点：包含火灾和非火灾图像样本，标记了火灾区域的相关信息 5、数据规模：2059张火灾图像样本二
看了许久，都没有理解这个架构，索性将之铺陈纸上，但愿能稍微入门，此博文转为转载，不是原创。X3插件基础模块是X3插件框架的最底层独立模块，用于形成其他插件模块。X3插件框架的设计目标是汇集各种常用的轻量级C++插件通用模块，其插件既能灵活组合到各种系统，又能单独拆开使用。X3是开发代号，不是版本号。X3插件基础模块用于开发具有统一接口标准的C++插件模块，使其具有COM组件的多种特点(接口与实现分
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2023-12-10 22:22:09
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目录一、LAMP 简介与概述1、 概述2 、构建顺序3、 编译安装的优点4、各组件的主要作用5、搭建前准备5.1、将所需软件安装包下载到/opt目录下5.2、关闭防火墙等二、编译安装 Apache1、解压文件2、移动两个文件并改名3、安装需求环境5、编译安装6、优化配置文件路径，并把httpd服务的可执行程序文件放入路径环境变量的目录中便于系统识别7、添加httpd系统服务三、编译安装mysql
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2023-10-02 19:34:04
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# 教你实现YOLOv2网络架构图
YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，其第二个版本YOLOv2在细节和性能上做了许多改进。对于刚入行的小白来说，理解其网络架构图的实现是一个非常重要的步骤。本文将为你分步讲解如何实现YOLOv2网络架构图，并提供相应的代码示例和注释。以下是整个流程的概要：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
原创
2024-08-27 09:05:10
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前一段时间自己一直在做某市的5G试点项目，对5G的无线接入网相关技术有了更深入的认识。因此，希望通过无线接入网为线索（行话叫锚点），帮大家梳理一下无线侧接入网+承载网+核心网的架构，这里以接入网为主，其他两个网络的很多技术细节由于笔者研究的并不足够深入，因此以帮助大家入门为主。在我们正式讲解之前，我想通过这张网络简图帮助大家认识一下全网的网络架构，通过对全网架构的了解，将方便您对后面每一块网络细节
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2023-09-08 17:19:36
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# 实现5G核心网架构图的指南
在5G网络建设中，核心网（5GC）架构图是一个重要的组成部分，它展示了网络组件及其交互关系。本文将指导你实现一个基本的5GC架构图，包括相关步骤和代码实例。
## 流程概述
实现5GC架构图的流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| ------- | ------------------------
一、因为作者vs更新原因，作者用的是vs2022和ue5进行展示，ue4的也可以正常使用。 首先是最开始的创建项目，用c++模式进行创建。 ue4： ue5： 创建之后，两个都会自动为你打开vs，不过ue4.26要的是vs201
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2024-09-10 21:32:40
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本文来源：赵越（Beyondall_Zhao ） 部分图片内容来自鲜枣课堂本文以无线接入网为线索，梳理一下无线侧接入网+承载网+核心网的架构，主讲无线接入网，浅析承载网和核心网，帮助大家更深入的了解5G，也帮助新手更好的入门。在我们正式讲解之前，我想通过这张网络简图帮助大家认识一下全网的网络架构，通过对全网架构的了解，将方便对后面每一块网络细节的理解。这张图分为左右两部分，右边
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2023-08-02 12:11:08
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