ssd目标检测

P2P DMA并不是所有场景都会有性能提升

例如，当两个高速设备（如GPU与NVMeSSD）需要频繁进行大量数据交换时，通过P2PDMA，数据可以直接在设备间传输，无需经过CPU中转，这样可以减少数据在系统内存中的多次复制以及CPU上下文切换带来的开销
古猫先生·2024-01-22 04:28

课堂作业- 2

publicclassDemo02{publicstaticvoidmain(String[]args){LinkedListlist=newLinkedList<>();//初始化容量list.add
弍珜·2024-01-22 02:25

GreenDao3.0数据库升级，很简单，保存原有数据

不讲GreenDao是什么和怎么用，只讲升级，很简单，按照步骤来就行一、新建一个类，publicclassDBopenHelperextendsDaoMaster.DevOpenHelper{//name
浪子彦·2024-01-22 01:04

深度解析Python关键字：掌握核心语法的基石(新版本35+4)

运算类型and、or、notinis模块导入import辅助关键字from、as上下文管理with占位语句pass流程控制if、elif、elseforwhilebreak、continue类和函数classdeflambdareturnyeild
Hann Yang·2024-01-22 00:46

2023年上半年网络工程师真题（1/3）

A.光盘B.闪存C.软盘D.磁盘SSD存储介质是FLASH(一块块的存储芯片)，HDD(机械硬盘)存储介质是磁盘(机械臂和盘道)，补充:U盘的存储介质也是FLASH闪存。
一只雪梨干·2024-01-21 22:39

猜拳游戏(一)

Math.random()*4);用户自己从键盘输入一个1到3之间的随机数，然后让两个数进行比较，看看是电脑胜还是用户胜未优化代码前//一个猜拳游戏importjava.util.Scanner;publicclassDemo4
m0_37767445·2024-01-21 22:27

一些安装AUTOMATIC1111的Stable Diffusion WebUI常遇到的错误消息的解决方式

内存(RAM)8GB16GB保存空间20GB，最好是SSD处理器(CPU)x86
weixin_44006864·2024-01-21 21:09

改进yolov7网络（从轻量化方面的8个方法）

当谈到目标检测领域时，YOLOv7（YouOnlyLookOncev7）是一种非常流行的深度学习网络模型。
qhchao·2024-01-21 21:30

INSERT 语句中行值表达式的数目超出了允许的最大行值数 1000

INSERT语句中行值表达式的数目超出了允许的最大行值数1000”--创建表CREATETABLEt_log(fdatedateDEFAULTNULL,ftimetimeDEFAULTNULL,fbusinessdatedateDEFAULTNULL
牛尚小又何妨·2024-01-21 21:17

java用JNA加载dll文件问题最新办法（包括打成jar包）

之前用过这种：/***dll加载工具类*/publicclassDllIntoUtil{//加载dll文件的路径publicstaticfinalStringloadLibrary=DllPath.DLL_PATH
快乐敲代码·2024-01-21 19:22

英伟达提出AdaViT：出于DeiT而又快于DeiT

©作者|小欣01简介自从VisionTransformer(ViT)被提出以来，Transformer已经成为一种流行的神经网络架构，并广泛的应用到计算机视觉领域之中，如图像分类、目标检测、图像生成和语义分割等任务
CV案例精选·2024-01-21 18:32

GUI:DialogDemo.java

importjava.awt.event.ActionEvent;importjava.awt.event.ActionListener;//如果想要实现icon，不能直接getContentPane()publicclassDialogDemoextendsJFrame
你那里下代码雨了吗·2024-01-21 17:32

React 安装 node-sass失败解决方案

npm.taobao.org/mirrors/node-sass/registry=https://registry.npm.taobao.org第二种：使用sass(dart-sass)代替node-sassDartSass
waynian·2024-01-21 16:21

Java 动态代理和静态代理

一、我们先来看线静态代理静态代理的使用先看一段代码publicclassDebug{publicstaticvoidmain(String[]args){RealSubjectrealSubject=newRealSubject
xyooyy·2024-01-21 13:57

YOLO系列

1.YOLO概述目标检测算法通常分为两类，包括onestage和twostage它们两者的区别在于twostage算法需要先生成一个有可能包含待检物体的预选框，然后再在这些预选框进行分类和回归；而onestage
搁浅丶.·2024-01-21 12:54

[EFI]HP EliteDesk 800 G6 Mini PC电脑 Hackintosh 黑苹果efi引导文件

硬件型号驱动情况主板HPEliteDesk800G6MiniPC处理器IntelCorei510500已驱动内存16GB2667MHzDDR4已驱动硬盘SSDNVMeKINGSTONSNVS500G500GB
黑果魏叔·2024-01-21 11:48

点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云和图像融合的智能驾驶目标检测(中)

2.1.2数据源选型分析良好的数据输入是实现准确且鲁棒的3D目标检测的基础，下面针对不同的传感器组合方式进行分析：（1）摄像头和惯性测量单元：利用惯性测量单元的特性加强摄像头在运动状态下的抗干扰能力，可以有效提高感知算法在高速行驶场景下的检测精度
格图素书·2024-01-21 08:57

如何学习计算机视觉

学习计算机视觉可以通过以下步骤进行：了解基本概念和原理：首先，你可以学习计算机视觉的基本概念和原理，包括图像处理、特征提取、目标检测、物体识别等。这些基础知识将帮助你理解计算机视觉的工作原理。
人工智能技术与咨询·2024-01-21 08:12

基于YOLOv8深度学习的102种花卉智能识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
阿_旭·2024-01-21 07:58

使用AFPN渐近特征金字塔网络优化YOLOv8改进小目标检测效果（不适合新手）

目录简单概述算法概述优化效果参考文献文献地址：paper废话少说，上demo源码链接：简单概述AFPN的核心思想：AFPN主要通过引入渐近的特征融合策略，逐步整合底层、高层和顶层的特征到目标检测过程中。
E寻数据·2024-01-21 07:57

YOLOv8改进：RepBiPAN结构 + DETRHead检测头，为YOLOv8目标检测使用不一样的检测头，用于提升检测精度

本篇内容：YOLOv8全新Neck改进：RepBiPAN结构升级版，为目标检测打造全新融合网络，增强定位信号，对于小目标检测的定位具有重要意义本博客改进源代码改进适用于YOLOv8按步骤操作运行改进后的代码即可本文改进
芒果汁没有芒果·2024-01-21 07:52

解决 java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/poi/POIXMLTypeLoader 报错

在使用POI导出Excel表格的时候，本地运行导出没问题，但是发布到服务器后提示“java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/poi/POIXMLTypeLoader
王一一的博客·2024-01-21 06:32

Failed resolution of: Lorg/apache/hc/core5/http/message/BasicNameValuePair；

implementation(“com.esri.arcgisruntime:arcgis-android:100.15.3”)使用ArcGIS绘制天地图报错如下：Causedby:java.lang.NoClassDefFoundError
iWarming·2024-01-21 06:29

Pytorch使用yolov3训练自己的数据进阶

多classes的训练接上一次的博文，这两天我又进行了自己更复杂一点的数据集的制作和训练，算是对上一篇博文的补充，这次讲一讲对于多目标的目标检测的一些重要步骤。
尘世中迷途小书僮·2024-01-21 06:48

阿里云GPU计算型实例规格族gn5配置性能详解

GPU计算型实例规格族gn5配置性能CPU、内存、适用场景、gn5实例规格族，InstanceTypes分享GPU计算型实例规格族gn5实例详解：GPU计算型实例规格族gn5配置特性I/O优化实例仅支持SSD
m0_60889071·2024-01-21 06:42

汇总阿里云ECS云服务器实例升降配不支持变配的规格列表

实例之间可以通过升降配来变更，目前以下ECS实例规格族是不支持规格族之间以及规格族内部变更的，InstanceTypes分享：阿里云ECS实例不支持变配的规格族列表ECS实例规格族实例规格大数据型d1、d1ne本地SSD
m0_60783610·2024-01-21 06:41

阿里云GPU计算型实例规格族gn4配置性能详解

GPU计算型实例规格族gn4配置性能CPU、内存、适用场景、gn4实例规格族，InstanceTypes分享GPU计算型实例规格族gn4实例详解：GPU计算型实例规格族gn4配置特性I/O优化实例仅支持SSD
网新开发景玲·2024-01-21 06:11

安装Win10到移动硬盘的利器：WTGA

想把Win10装到128G的USB3.0接口的SSD移动硬盘，结果遇到Windows安装程序报错：Win10不给装到USB或IEEE1394接口的存储器。网上找了一下，有个WinToGo的工具可用。
初xin工作室·2024-01-21 05:29

秒懂Precision精确率、Recall召回率-附代码和案例

经常有同学目标检测评价指标含糊不清这次带你通俗易懂了解该知识强烈推荐的博客：更多有用知识，请点我//☏:qq1309399183//深度学习视觉必做项目计算precision（精确率）**和recall
阿利同学·2024-01-21 04:05

大模型学习与实践笔记（十）

、如何对模型进行测评三、OpenCompass评测流水线设计四、大模型评测带来的挑战五、OpenCompass评测示例1.多模态优势：1.基于感知与推理，将评估维度逐级细分2.约3000道单选题，覆盖目标检测
AllYoung_362·2024-01-21 04:26

蓝桥杯-dfs(一)

主页听风与他每日一句：狠狠沉淀，顶峰相见目录前言dfs-剪枝dfs-整数划分文章末尾dfs-剪枝整数n划分成k份的方案package搜索;importjava.util.Scanner;publicclassdfs
听风与他·2024-01-21 01:12

1月9日练习题

importjava.time.LocalDate;publicclassdemo01{publicstaticvoidmain(String[]args){//根据身份证号码，计算年龄Stringstr
甜甜不甜1001·2024-01-21 01:55

定义数组的语法以及相关练习题

newint[100];//创建数组（分配内存空间）定义数组的语法：数组类型[]数组名称=new数组类型[长度]定义数组例如：//数组的定义importjava.util.Arrays;publicclassdemo02
甜甜不甜1001·2024-01-21 01:55

1月8日练习题

publicclassdemo01{//缓存池中开辟空间//缓存池的范围：-128至127publicstaticvoidmain(String[]args){Integern1=125;Integern2
甜甜不甜1001·2024-01-21 01:25

Ubuntu17.10+Win10双系统 SSD+HDD双硬盘 系统重装后的引导修复问题

主要参考链接：https://blog.csdn.net/laocaibcc229/article/details/79274412https://blog.csdn.net/xinhuoxingyao/article/details/52297423前几天电脑固态里的win10出问题了，干脆直接换了一块，新装好系统，由于之前为了修复原来的系统瞎折腾了好久，不出意外的之前的grub引导不见了。好在
全方位小白·2024-01-21 00:41

fatal error C1083: Cannot open include file: 'windows.h': No such file or directory

更新WindowsSDK后，原来可以编译通过的VS2008C++project出现编译错误：fatalerrorC1083:Cannotopenincludefile:'windows.h':Nosuchfileordirectory
feiyunw·2024-01-21 00:50

C++ 类和对象 （下）

初始化列表：之前所说的构造函数初始化严格意义上来说不能叫变量初始化，只能是称为赋初值，C++给出了初始化列表的概念标准写法：classDate{public:Date(intyear,intmonth,
Shall#·2024-01-20 21:59

目标检测数据集 - 跌倒检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」

数据集介绍：跌倒检测数据集，真实场景高质量图片数据，涉及场景丰富，比如交通事故跌倒、打架跌倒、运动跌倒、楼梯跌倒、生病跌倒、遮挡行人跌倒、严重遮挡行人跌倒数据；适用实际项目应用：公共场所监控或室内监控场景下跌倒检测项目，以及作为监控场景通用跌倒检测数据集场景数据的补充；标注说明：采用labelimg标注软件进行标注，标注质量高，提供VOC(xml)、COCO(json)、YOLO(txt)三种常见
极智视界·2024-01-20 19:05

目标检测数据集 - 安全帽检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」

数据集介绍：安全帽检测数据集，真实场景高质量图片数据，涉及场景丰富，比如工地行人佩戴安全帽、建筑干活行人佩戴安全帽、视察行人佩戴安全帽、高空作业人员佩戴安全帽、遮挡行人佩戴安全帽、严重遮挡行人佩戴安全帽数据，划分为佩戴安全帽(helmet)和没有佩戴安全帽(head)两类；适用实际项目应用：工地或公共场所监控场景下佩戴安全帽检测项目，以及作为监控场景通用佩戴安全帽检测数据集场景数据的补充；标注说明
极智视界·2024-01-20 19:33

java字符串转时间戳_java时间戳与字符串相互转换

第一步：创建工具类/***@dataon2020/9/310:51AM*@auther*@describejava时间戳/字符串之间转换*/publicclassDateUtil{privatestaticSimpleDateFormatsf
痛并快乐的老猿·2024-01-20 18:08

助力焊接场景下自动化缺陷检测识别，基于YOLOv5【n/s/m/l/x】全系列参数模型开发构建工业焊接场景下缺陷检测识别分析系统

轻量级模型YOLOv5-Lite基于自己的数据集【焊接质量检测】从零构建模型超详细教程》《基于DeepLabV3Plus实现焊缝分割识别系统》《基于官方YOLOv4-u5【yolov5风格实现】开发构建目标检测模型超详细实战教程
Together_CZ·2024-01-20 18:51

助力工业焊缝质量检测，基于YOLOv5【n/s/m/l/x】全系列参数模型开发构建工业焊接场景下钢材管道焊缝质量检测识别分析系统

轻量级模型YOLOv5-Lite基于自己的数据集【焊接质量检测】从零构建模型超详细教程》《基于DeepLabV3Plus实现焊缝分割识别系统》《基于官方YOLOv4-u5【yolov5风格实现】开发构建目标检测模型超详细实战教程
Together_CZ·2024-01-20 18:21

助力焊接场景下自动化缺陷检测识别，基于YOLOv3模型开发构建工业焊接场景下缺陷检测识别分析系统

轻量级模型YOLOv5-Lite基于自己的数据集【焊接质量检测】从零构建模型超详细教程》《基于DeepLabV3Plus实现焊缝分割识别系统》《基于官方YOLOv4-u5【yolov5风格实现】开发构建目标检测模型超详细实战教程
Together_CZ·2024-01-20 18:51

【GitHub项目推荐--全球首个开源图像识别系统】【转载】

并不是图像分类、目标检测这些东西，而是综合使用目标检测、图像分类、度量学习、图像检索的【通用图像识别系统】…度量学习是啥？图像检索是啥？通用图像识别系统又是啥？
旅之灵夫·2024-01-20 15:40

2021-04-07

packageedu.xcdq;importjava.util.Scanner;publicclassDianJiLv{publicstaticvoidmain(String[]args){System.out.println
清风A1·2024-01-20 15:09

inspect库的中阶学习

__(self,a,b):self.a=aself.b=b@staticmethoddefstatic_method():pass@classmethoddefclass_method(cls):passde
吉小雨·2024-01-20 15:23

Spark在降本增效中的一些思考

Yarn基于EMRCPU是xlarge，也就是内存和核的比例在7:1左右的，磁盘是基于NVMeSSDSpark3.5.0(也是刚由3.1升级而来)JDK8这里为什么强调NVMe，因为相比于HDD来说，他的磁盘
鸿乃江边鸟·2024-01-20 14:25

使用飞浆训练目标检测模型

参考链接：PP-PicoDet算法训练行人检测模型-CSDN博客文章浏览阅读306次。PP-PicoDet模型特点：方案选择PP-PicoDet轻量化模型，主要看中PP-PicoDet体积小、速度快、精度较高的优势，非常适合本项目的部署环境和性能要求。同时，飞桨提供的预训练模型也可以最大程度上提升模型的收敛速度和精度。https://blog.csdn.net/qq_45437316/articl
无忧秘书智脑·2024-01-20 14:13

PaddleDetection训练目标检测模型

参考链接：PaddleDetection训练目标检测模型-CSDN博客文章浏览阅读1.1k次，点赞38次，收藏3次。
无忧秘书智脑·2024-01-20 14:13

（超详细）5-YOLOV5改进-添加A2Attention注意力机制

：importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportinitfromtorch.nnimportfunctionalasFclassDoubleAttention
我要变胖哇·2024-01-20 14:37
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