细粒度目标识别第18页

pytorch(九）：YOLOv5-Backbone模块实现

天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章：365天深度学习训练营-第P9周：YOLOv5-C3模块实现（训练营内部成员可读）原作者：K同学啊|接辅导、项目定制YOLOv5是目标检测算法，本次课题尝试将其网络结构用在目标识别上

放鹿的散妃·2023-07-24 15:48

如何使用Nginx Ingress实现灰度发布和蓝绿发布？

▲点击上方“分布式实验室”关注公众号回复“1”抽取技术书Ingress基于七层的HTTP和HTTPS协议进行转发，可以通过域名和路径对访问做到更细粒度的划分。

Docker_·2023-07-24 10:54

云原生数据库极致弹性体验 - Amazon Aurora Serverless v2

它以细粒度的增量调整容量，为应用程序的需求提供适量的数据库资源。您无需管理数据库容量，只需为应用程序消耗的资源付费。早在2018年AmazonAurora即提供了Serverless选项。

亚马逊云开发者·2023-07-22 01:14

Adapting User Preference to Online Feedback in Multi-round Conversational Recommendation

这种关系可以用于更精确地确定触发拒绝某个项目的原因(例如某些特定属性)，从而更细粒度地利用反馈信息。在多轮CRS中利用这些在线反馈信息并不是微不足道的。

SC30W·2023-07-21 15:18

hive分桶（hive为什么要分桶、分桶和分区的区别、分桶表的具体操作、如何将mysql中不是分桶的数据导入到分桶表中）

4、hive分桶分桶是将数据集分解成更容易管理的若干部分的一个技术，是比分区更细粒度的数据范围划分4.1、为什么要分桶1、对于分区数量过于庞大、找不到合理的分区字段的时候，可以使用分桶2、分区中的数据进一步拆分为桶

小马虎不马虎·2023-07-21 14:46

Spring Cloud Alibaba Sentinel--分布式系统的流量防卫兵

Sentinel中文：https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/介绍Hystrix:1.需要我们程序员自己手工搭建监控平台2.没有一套web界面可以给我们进行更加细粒度化的配置流控

杨芊·2023-07-21 08:22

享元模式

定义提供了减少对象数量从而改善应用所需的对象结构的方式运用共享技术有效的支持大量细粒度的对象总结：减少创建对象的数量，减少内存占用，提供性能类型：结构型使用场景应用于系统的底层开发，解决系统的性能问题系统有大量的相似对象

yym_439·2023-07-21 05:31

LVS官方网站上的调度算法

在HTTP协议（非持久）中，每个对象从WEB服务器上获取都需要建立一个TCP连接，同一用户的不同请求会被调度到不同的服务器上，所以这种细粒度的调度在一定程度上可以避免单个用户访问的突发性引起服务器间的负载不平衡

Jerry00713·2023-07-21 01:19

vue3中其他的一些响应式函数（shallowRef shallowReactive shallowReadonly等等）

它们为我们在适度控制数据的响应性以达到优化性能的目标提供了可能一、shallowRef()和shallowReactive()Vue3引入了新的API使得响应性更细粒度，主要包括两

jieyucx·2023-07-20 21:40

【界面】yolov8+pyqt5进行目标识别

解决问题：通过pyqt5进行界面设计，调用yolov8模型对目标进行检测。文章目录工具准备工作获取Onnx模型核心代码运行结果源代码路径：工具语言：python主要库：pyqt5检测模型：yolov8准备工作获取Onnx模型fromultralyticsimportYOLOif__name__=='__main__':#CreateanewYOLOmodelfromscratchmodel=YOL

只搬烫手的砖·2023-07-20 16:34

【Flutter】包管理（3）Flutter 中常用网络请求包 http 的详细使用说明

文章目录一、前言二、版本信息三、介绍四、安装步骤五、http包的使用方法1.使用顶级函数进行HTTP请求2.使用Client进行持久连接3.创建Request或StreamedRequest对象进行更细粒度的控制

小雨青年·2023-07-19 19:41

flink通过thrift服务无法读取开启ranger鉴权的Hive ACID表的原因

通过Thrift服务无法读取开启Ranger鉴权的HiveACID表的原因可能是由于以下几个因素导致的：Ranger鉴权配置：Ranger是一个用于数据访问控制和权限管理的工具，常用于对Hive表进行细粒度的权限控制

贾斯汀玛尔斯·2023-07-19 13:31

总结过去的Flink-SQL：一个基于阿里云Blink-Stream-Studio的实时指标SQL

贴一个曾经开发过的小需求，主要是按照产品与时间的细粒度对业务指标进行实时统计几个月前的了，我使用的是阿里云的StreamStudio可以直接写Flink-SQL进行统计，近期我们将本地线上环境升级到了Flink

desYang·2023-07-19 10:39

设计模式十二--享元模式

定义使用共享变量可有效地支持大量的细粒度对象。享元模式是以共享的方式高效的支持大量的细粒度对象。享元模式能做到共享的关键是区分内部状态和外部状态。

朽木亦自雕·2023-07-19 00:59

Java设计模式之结构型-享元模式（UML类图+案例分析）

目录一、基本概念二、UML类图三、角色设计四、案例分析1、基本实现2、游戏角色五、总结一、基本概念享元模式是一种结构型设计模式，主要用于减少创建大量相似对象所占用的内存，它通过共享技术来有效支持大量细粒度的对象

黄团团·2023-07-18 23:34

OpenCv之图像形态学

膨胀操作七、开运算八、闭运算一、形态学定义:指一系列处理图像形状特征的图像处理技术形态学的基本思想是利用一种特殊的结构元(本质上就是卷积核)来测量或提取输入图像中相应的形状或0特征，以便进一步进行图像分析和目标识别

几两春秋梦_·2023-07-18 23:27

中文分词入门：使用IK分词器进行文本分词（附Java代码示例）

2.IK分词器的特点细粒度和颗粒度的分词模式选择。可自定义词典，提高分词准确性。支持中文人名、地名等专有名词的识别。适用于中文搜索、信息检索、文本挖掘等应用领域。

程序员-小李·2023-07-18 14:07

从抖音视频提取游戏动作

姿态估计的应用场景不仅包括关键点定位，如图形(Graphics)，增强显示(AugmentedReality,AR)，人机交互(Human-ComputerInteraction，HCI)，还包括3D目标识别的很多方面

怀亮2010·2023-07-18 11:51

容器云平台监控告警体系（四）—— Golang应用接入Prometheus

1、概述目前容器云平台中的容器仅支持获取CPU使用率、内存使用率、网络流入速率和网络流出速率这4个指标，如果想监控应用程序的性能指标或者想更加细粒度的监控应用程序的运行状态指标的话，则需要在应用程序中内置对

wsnbb_2023·2023-07-18 11:06

卷积神经网络（AlexNet）实现目标识别【附全部源码】

文章目录一、前期工作1.设置GPU2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据4.配置数据集三、AlexNet介绍四、构建AlexNet网络模型五、编译六、训练模型七、模型评估八、保存and加载模型九、预测一、前期工作本文将采用AlexNet实现鸟类图片的识别分类我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：Ten

晨星同行·2023-07-18 05:03

C#设计模式之---享元模式

享元模式（FlyweightPattern）享元模式（FlyweightPattern）是一种结构型模式，是运用共享技术有效的支持大量细粒度的对象。

忧郁的蛋~·2023-07-18 04:41

深度学习系列6——目标检测 YOLO 系列1

YOLOV1论文下载：YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection2.YOLOV1YOLO（YouOnlyLookOnce）是一个基于深度神经网络的目标识别和定位算法

霁风AI·2023-07-17 18:18

Ranger基本使用

目标允许用户使用UI或者RESTAPI对所有和安全相关的任务进行集中化管理允许用户使用一个管理工具对操作Hadoop体系中的组件和工具的行为进行细粒度的授权支持Hadoop体系中各个组件的授权认证标准增强了对不同业务场景需求的授权方法支持

枫叶梨花·2023-07-17 12:08

设计模式——享元模式

使用共享对象可以有效地支持大量的细粒度对象。优缺点、应用场景优点可以大大减少应用程序创建对象的数量，降低程序内存占用。

加把劲骑士RideOn·2023-07-16 20:39

数据集——个人收集标注与使用过的数据集

前言这是一个我个人在工作和学习中使用过以数据集的一部分，有语义分割，目标识别，人像抠图等几个大类，这只是我用过数据集中的一部分，这些数据集有小一部分是来源自网络，很大一部分都是我自己收集。

知来者逆·2023-07-16 18:00

jdk15至17——sealed密封关键字

sealed关键字是从jdk15开始预览，直到jdk17成为正式版，可以对继承父类和实现接口进行更加细粒度的限制，之前的限制也只有final用于禁止继承，默认包权限限制在同一个包内，sealed密封类/

FlyLikeButterfly·2023-07-15 13:03

结构型模式之享元模式

享元模式（FlyweightPattern）享元模式（FlyweightPattern）是一种结构型设计模式，旨在优化大量细粒度对象的内存使用和性能。

盖伦暴打诺手·2023-07-15 13:47

第九章：RefineNet——多路径细化网络用于高分辨率语义分割

0.摘要最近，非常深的卷积神经网络（CNN）在目标识别方面表现出色，并且也是密集分类问题（如语义分割）的首选。然而，在深度CNN中，重复的子采样操作（如池化或卷积跳跃）会导致初始图像分辨率的显著降低。

Joney Feng·2023-07-15 11:02

rsync+inotify实时备份工具部署与使用

rsync+inotifynotify是一种强大的、细粒度的、异步的文件系统事件监控机制，linux内核从2.6.13起，加入了Inotify支持，通过Inotify可以监控文件系统中添加、删除，修改、

争取不加班！·2023-07-15 11:02

Java错误码规范的设计思路

github.com/kevinten10/vrmlDesigngoals参数错误精确到具体字段，依赖错误精确到具体服务具体接口结合上下文，可以找到唯一确定的语句结合上下文，可以找到唯一确定的语句支持细粒度的错误定位清晰的类别划分不同系统间的共性

Kevinten10·2023-07-15 10:33

OpenCV3入门（十二）角点检测

OpenCV3入门（十二）角点检测1、角点介绍角点检测(CornerDetection)是计算机视觉系统中用来获得图像特征的一种方法，广泛应用于运动检测、图像匹配、视频跟踪、三维建模和目标识别等领域中，

smartvxworks·2023-07-15 04:48

【Python&目标识别】labelimg报错IndexError: list index out of range

博主在使用labelimg选取深度学习样本时，命令行报错IndexError:listindexoutofrange，几经周折终于解决了，所以跟大家分享一下。目前已知可解决：1.选择样本时，cmd报错IndexError:listindexoutofrange。2.“断点续传”，重新打开labelimg怎么使之前标注的txt不变/保留标注。3.每次打开labelimg选取样本时，标签保留，无需手动

RS迷途小书童·2023-07-14 23:10

OpenCV 入门教程：轮廓特征和轮廓匹配

OpenCV入门教程：轮廓特征和轮廓匹配导语一、轮廓特征二、轮廓匹配三、示例应用3.1目标识别3.2形状分析总结导语轮廓特征和轮廓匹配是图像处理中用于描述和比较轮廓的技术。

挣扎的蓝藻·2023-07-14 11:48

[神经网络]Anchor_Free网络(YoloX,CenterNet)

这样做有两个好处：①省略了生成大量先验框的过程，可以一定程度增加预测速度；②预测框没有预设长宽比，对于长宽比异常的目标识别精度更有精度。

ViperL1·2023-07-14 10:36

[数仓]事实表：周期快照 | 累计快照 | 无事实的事实表 | 迟到的事实表 | 累积度量

订单事实表的数据量很大，如果每当需要月销售统计数据时，都从最细粒度的事实

胖胖学编程·2023-07-14 04:30

Sentinel 系统规则配置

Sentinel系统规则配置系统规则中配置的规则是针对整个系统的，相当于全局规则；而我们之前配置的规则是针对某个资源、某个请求处理方法，更细粒度；按照如图配置eg：选择入口QPS，阈值为1；那么整个系统最多只能由一个请求

LMGD·2023-07-13 20:26

OpenCV 入门教程：SIFT和SURF特征描述

这些算法具有尺度不变性、旋转不变性和光照不变性等特点，适用于图像匹配、目标识别和三维重建等应用。本文将以SIFT

挣扎的蓝藻·2023-07-13 15:45

设计模式之享元模式笔记

Flyweight(享元)意图:运用共享技术有效地支持大量细粒度的对象。结构:其中：Flyweight描述一个接口，通过这个接口Flyweight可以接受并作用于外部状态。

谁不想飞舞青春·2023-06-24 07:35

细粒度分类：Cross-X论文笔记——Cross-X Learning for Fine-Grained Visual Categorization

细粒度分类：Cross-X论文笔记——Cross-XLearningforFine-GrainedVisualCategorization综述主要思想网络结构OSME模块C3S正则化器CL正则化器损失优化实验可视化分析精度对比总结综述论文题目

视觉萌新、·2023-06-23 22:05

细粒度分类：MC-Loss源码笔记

细粒度分类：MC-Loss源码笔记——TheDevilisintheChannels:Mutual-ChannelLossforFine-GrainedImageClassification综述网络结构

视觉萌新、·2023-06-23 22:04

细粒度分类：API-Net论文笔记——Learning Attentive Pairwise Interaction for Fine-Grained Classification

细粒度分类：API-Net论文笔记——LearningAttentivePairwiseInteractionforFine-GrainedClassification综述主要思想网络结构训练与测试训练过程损失函数图像配对测试精度对比总结综述论文题目

视觉萌新、·2023-06-23 22:04

细粒度分类：Cross-X源码笔记——Cross-X Learning for Fine-Grained Visual Categorization

细粒度分类：Cross-X源码笔记——Cross-XLearningforFine-GrainedVisualCategorization综述网络结构网络初始化阶段前向传播损失函数模型参数的训练训练初始化阶段训练流程综述论文题目

视觉萌新、·2023-06-23 22:34

细粒度分类：MC-Loss论文笔记——The Devil is in the Channels: Mutual-Channel Loss for FGVC

细粒度分类：MC-Loss论文笔记——TheDevilisintheChannels:Mutual-ChannelLossforFine-GrainedImageClassification综述主要思想方法网络结构判别组件多样性组件实验可视化分析精度对比总结综述论文题目

视觉萌新、·2023-06-23 22:33

DAOS 源码解析之 daos_array

DAOS同时在硬件之上提供了键值存储接口，提供了诸如事务性非阻塞I/O、具有自我修复的高级数据保护、端到端数据完整性、细粒度数据控制和弹性存储的高级数据保护，从而优化性能并降低成本。

尚先生的博客·2023-06-23 11:42

云原生安全 - 构建强大的安全基石保障现代化应用

每个微服务都是一个潜在的安全风险点，需要对其进行细粒度的访问控制和监

HummerCloud云原生·2023-06-22 21:51

结构型设计模式07-享元模式

它主要用于处理大量细粒度对象**的情况，其中许多对象具有相似的属性和行为。在享元模式中，对象分为两种类型：内部状态（IntrinsicState）和外部状态（ExtrinsicState）。

猫十二懿·2023-06-22 16:07

使用AOP3.2.4 @annotation表达式方式为日志增添添加功能

说明@annotaion表达式应用于方法级别，实现细粒度的切入点表达式定义▪@annotation(anno.RequiredLog)匹配有此注解描述的方法。

Json·Ji·2023-06-22 13:11

机器视觉初步7：模板匹配专题

目标识别：

@作死星人·2023-06-22 12:32

vue打包后生成map文件调试

如果需要更细粒度地控制.map文件的生成方式，可以在vu

123的故事·2023-06-22 11:46

目标识别视频

链接:https://pan.baidu.com/s/1Hw_HitDooGU4apW4niVZNQ提取码:1234视频分享

鹤旗·2023-06-22 01:28

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