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Yolov5之矩形推理

前言在Yolov5项目中，矩形推理是一种重要的技巧，减少了数据的冗余信息，可以在几乎没有精度损失的情况下，加快模型推理的速度。

调参小飞侠·2023-10-03 20:26

YOLOv5改进系列（24）——替换主干网络之MobileViTv3（移动端轻量化网络的进一步升级）

【YOLOv5改进系列】前期回顾：YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制YOLOv5改进系列（2）——添加CBAM注意力机制

路人贾'ω'·2023-10-03 16:03

YoloV5实时推理最短的代码

YoloV5实时推理最简单代码importcv2importtorch#加载YOLOv5模型model=torch.hub.load('ultralytics/yolov5','yolov5s')#使用

墨亦淡·2023-10-03 15:22

【无标题】YOLOV5和YOLOV8主干改进：华为诺亚提出全新骨干架构VanillaNet

VanillaNet：一种极简设计的神经网络架构，性能与代表性CNN工作和视觉Transformer不相上下，突出了极简主义在深度学习中的潜力。单位：华为诺亚,悉尼大学代码：https://github.com/huawei-noah/VanillaNet论文：https://arxiv.org/abs/2305.12972在本研究中，我们介绍了VanillaNet，这是一种设计优雅的神经网络架构

小脑袋嗡嗡的·2023-10-03 10:09

qlib因子分析之alphalens源码解读

百天计划第33篇，不知不觉一个多月。"N阶行动"计划第2阶，这一阶就告诉自己要坚持，差不多可以挺过去。坚持并不容易，早上起来心情有起伏。投资说简单非常简单，就是低卖高卖；往难里说可能扯到宇宙星辰，人性善恶。在量化人的眼中，一切都是因子。技术面是因子，基本面也是因子。有点像体验里验血、尿，B超等，给出一系列量化指标，再结合你的表述，症状，有经验的医生就可以给出结果。当然总有很多信息是难以量化的，人是

AI量化投资实验室·2023-10-02 23:54

YoloV5和YoloV8的魔力成为你在CS:GO2中的秘密武器。超越普通玩家，成为冠军！

我们自豪地呈现YoloV5和YoloV8的联合，这是AI领域的顶尖成就，将游戏体验推向新的高度。

Karle_·2023-10-02 22:20

Spring源码解析（十八）-PropertyOverrideConfigurer

Spring版本5.2.5.RELEASE参考《芋道源码》源码解读PropertyOverrideConfigurer允许我们对Spring容器中配置的任何我们想处理的bean定义的property信息进行覆盖替换

秋水畏寒·2023-10-02 21:27

nextTick源码解读

个人主页：爱吃炫迈系列专栏：Vue‍座右铭：道阻且长，行则将至文章目录nextTick原理nextTicktimerFuncflushCallbacks异步更新流程updatequeueWatcherflushSchedulerQueueresetSchedulerStatenextTick原理nextTickexportletisUsingMicroTask=false//标记nextTick最

爱吃炫迈·2023-10-02 18:17

Alamofire Response源码解读

前言Alamofire设计了2种与Request相对应的Response类型，他们分别是：DefaultDataResponse/DataResponse-->DataRequest,UploadRequestDefaultDownloadResponse/DataResponse-->DownloadRequest如果使用了没有序列化的response方法，返回的就是带有Default开头的响应

盾子·2023-10-02 14:11

YOLOv5安全帽检测

YOLOv5安全帽检测代码：YOLOv5-5.0目标类别：person、hat安全帽数据集：https://download.csdn.net/download/weixin_51154380/76285273https

XTX_AI·2023-10-02 13:31

OceanBase 数据库源码解读之模块结构

竹翁，OceanBase内核研发总监。杨志丰，花名竹翁，毕业于北京大学，长期从事分布式系统和数据库的研发工作，现于阿里巴巴/蚂蚁金服自主研发的分布式关系数据库OceanBase团队负责研发工作，致力于把设计先进的HTAP数据库系统打造成技术业内标杆的核心基础设施。在OceanBase系统中，他先后负责研究OceanBase的SQL引擎、分布式主控模块、多模数据库方向以及OceanBase的数据库平

OceanBase数据库官方博客·2023-10-01 19:34

# 深入理解高并发编程（一）

文章目录深入理解高并发编程（一）SimpleDateFormat线程安全问题重现问题线程不安全的原因解决办法局部变量synchronized锁Lock锁ThreadLocalDateTimeFormatterThread源码解读

全栈程序员·2023-10-01 18:19

yolov5分割+检测c++ qt 中部署，以opencv方式（详细代码（全）+复制可用）

1：版本说明：qt5.12.10opencv4.5.3（yolov5模型部署要求opencv>4.5.0）2：检测的代码yolo.h#pragmaonce#include#include#include

知新_ROL·2023-10-01 16:23

iBatis源码解读-sqlMap配置解析

前言书承上文，这一节来分析下SqlMapConfig.xml中sqlMap节点中配置的Hero.xml配置文件，该配置文件中对应了Java实体类对应数据库SQL的映射。示例t_hero:CREATETABLE`t_hero`(`heroId`int(10)NOTNULLAUTO_INCREMENT,`name`varchar(10)NOTNULL,`type`tinyint(2)NOTNULL,P

安静点就睡吧·2023-10-01 14:39

Android 架构之OkHttp源码解读（下）

前言在前两篇中主要讲解了OkHttp源码解析，在本篇中，将会结合前两篇所有的知识点，从零开始手写一份阉割版的OkHttp框架。因此，读者也可以按照本章的方式从零开始一步一步手仿造出OkHttp框架。视频教程：Android百大框架源码解析Retrofit/OkHttp/Glide/RxJava/EventBus...._哔哩哔哩_bilibili：https://www.bilibili.com/

我爱田Hebe·2023-10-01 12:27

redis源码解读--动态字符串SDSHDR

阅读源码:sds.hsds.cSDSHDR全称SimpleDynamicStringsHeadersdschar*的别名typedefchar*sds;sdshdrsdshdr有好几个类别，它们分别是：sdshdr5，sdshdr8，sdshdr16，sdshdr32，sdshdr64，其中sdshdr5是不使用的源码如下：/*Note:sdshdr5isneverused,wejustacces

一只肥豚鼠·2023-10-01 11:23

YOLOv5与Swin Transformer相结合的分层视觉转换器——计算机视觉进阶

YOLOv5与SwinTransformer相结合的分层视觉转换器——计算机视觉进阶近年来，计算机视觉技术发展迅速，针对目标检测领域的研究也日益深入。

编码实践·2023-10-01 02:59

Xline 源码解读（三） —— CURP Server 的实现

在上一篇文章Xline源码解读（一）——初识CURP协议当中，我们对CURPProtocol进行了一个初步的介绍。接下来，就让我们话接上回，来一起看看CURPServer的内部实现吧。

达坦科技DatenLord·2023-09-30 17:18

HashMap1.7和1.8源码解读、流程分析、对比区别

HashMap原理Jdk1.7：数据结构数组+链表初始容量、加载因子默认初始容量为16，加载因子为0.75put数据流程插入数据流程：1.判断数组是否为空数组，如果为空则会去初始化数组2.判断传入的key是否为null，如果为null，调用putForNullKey(value)方法，插入null数据3.计算出传入key的hash值4.通过hash值计算该key存入的下标位置(hashCode&(

隐约雷鸣i·2023-09-30 14:57

Axios 源码解读 —— 源码实现篇

在上两期，我们讲解了Axios的源码：Axios源码解读——request篇Axios源码解读——网络请求篇今天，我们将实现一个简易的Axios，用于在Node端实现网络请求，并支持一些基础配置，比如baseURL

昵称不用太拉风·2023-09-30 14:16

yolov5 onnx模型转为 rknn模型

1、转换为rknn模型环境搭建onnx模型需要转换为rknn模型才能在rv1126开发板上运行，所以需要先搭建转换环境模型转换工具模型转换相关文件下载：网盘下载链接：百度网盘请输入提取码提取码：teuc将其移动到虚拟机中，找到文件夹中的docker文件rknn-toolkit-1.7.1-docker.tar.gz、model_convert文件夹加载模型转换工具docker镜像dockerloa

爱钓鱼的歪猴·2023-09-30 14:33

【详细记录】rv1126 跑通 yolov5

在前面，已经将onnx模型转为rknn模型。yolov5onnx模型转为rknn模型_爱钓鱼的歪猴的博客-CSDN博客这里探讨的是：rknn模型在rv1126开发板上运行1、rknn模型在PC端进行推理测试，评估模型精度这里是在上面那个博客的提到的docker环境，即2、模型预编译执行过第一步，可以发现rknn模型推理的时候会很慢，所以需要对模型进行预编译。预编译的时候需要经过EASYEAINan

爱钓鱼的歪猴·2023-09-30 14:33

YOLov5 分割数据集的制作（详细过程+代码）

1.labelme的使用每张图片会对应生成一个：以上已经画好所有的数据集（！！）2.这里介绍一下如果都是没有变化的数据集，标签的位置都一样，如何批量生成这个数据集我们先将第一个数据集复制2275个，importshutil#设置源文件和目标文件夹路径source_file='E:\\data_seg\\quanjingCameraPicture\\segdata0001.json'target_f

知新_ROL·2023-09-30 14:33

【大体思路】rv1126 跑通 yolov5

一、模型格式转换目标：yolov5_coco.onnx--->yolov5_coco_rv1126.rknnyolov5onnx模型转为rknn模型-CSDN博客步骤：1、加载docker镜像，rknn-toolkit-1.7.3-docker.tar.gz2、运行镜像，生成新容器3、准备一些图片，生成图片路径的文本文件【gen_list.py】4、模型转换，内存够大【rknn_convert.p

爱钓鱼的歪猴·2023-09-30 14:01

python实现yolo目标检测_Yolov5—实现目标检测（win10）

Yolov5—实现目标检测(win10)该方法可以在win10上实现Yolov5的目标检测，配置前需要安装Anaconda3一、环境配置源码下载地址：https://github.com/ultralytics

李秦岭·2023-09-30 12:26

《YOLOv5：从入门到实战》报错解决 & 专栏答疑

《YOLOv5：从入门到实战》专栏上线后，部分同学在学习过程中提出了一些问题，笔者相信这些问题其他同学也有可能遇到。

小哥谈·2023-09-30 10:42

目标检测YOLO实战应用案例100讲-面向辅助驾驶的道路目标检测（中）

目录融合双向特征金字塔与注意力机制的目标检测算法3.1引言3.2影响YOLOv5网络性能的因素

林聪木·2023-09-30 05:18

记录下关于pytorch meshgrid 与stack，在yolov5 中的作用

中的make_grid6.1结构图meshgrid用于扩展两个相同类型的同维度张量，举个列子创建了两个一维的张量，分别为5,4将两个张量扩张到一起扩张后的维度为第一个张量的维度X第二个张量的维度作用在yolov5

东哥爱编程·2023-09-29 21:30

yolov5-6.0使用&改进

Nano将YOLOv5s的深度倍数保持为0.33，但将YOLOv5的宽度倍数从0.50降低到0.25，从而将参数从7.5M降低到1.9M，非常适合移动和CPU解决方案。

国服最强貂蝉·2023-09-29 21:18

Spring知识

Spring源码解读方法一：this.prepareRefresh();该方法主要作用：1、设置容器的状态2、初始化属性设置（应用监听器）3、检查必备属性是否存在方法二:this.obtainFreshBeanFactory

什么名字都已存在·2023-09-29 18:05

（二十八）mmdetection源码解读：Test.py

目录一、Test.py源码一、Test.py源码Test.py主要作用测试或者评估一个模型。很大篇幅都是关于参数解析的内容，我们这里详细了解一下：config：配置文件路径checkpoint：Checkpoint路径。Checkpoint是用于描述在每次训练后保存模型参数（权重）的惯例或术语work_dir：评估指标文件的存储路径out：将预测转储到pickle文件以进行脱机评估show：显示预

mm_exploration·2023-09-29 15:21

使用OpenCV DNN模块部署YOLOv5中导出的ONNX模型

要使用OpenCVDNN模块部署ONNX模型，你可以按照以下步骤实现代码：1.导入必要的库：importcv2importnumpyasnp2.加载模型和类别标签：model_path='path_to_model.onnx'#替换为ONNX模型文件的路径class_labels='path_to_class_labels.txt'#替换为与模型相对应的类别标签文件路径#加载类别标签classes

金戈鐡馬·2023-09-29 11:40

【.NET源码解读】Configuration组件及自动更新

Configuration组件是.NET中一个核心的、非常重要的组件。它提供了一种方便的机制，用于从配置文件、环境变量、命令行参数等各种数据源中读取和配置应用程序，以满足不同环境下应用程序的需求。在本篇文章中，将会介绍Configuration的基本用法，并通过源码探究.NET中Configuration的实现及热加载的原理。同时，还将提供标准组件扩展封装的示例，帮助深入理解如何自定义配置提供程序

2301_77550592·2023-09-29 11:17

yolov5的使用

YOLOv5是一种流行的目标检测算法，可以用于识别和定位图像中的对象。要使用YOLOv5识别老鼠，您需要执行以下步骤：YOLOv5是一种流行的深度学习算法，用于目标检测和物体识别。

weixin_38849487·2023-09-29 09:29

常用的深度学习自动标注软件

AutoLabelImgAutoLabelImg除了labelimg的初始功能外，额外包含十多种辅助标注功能，分别在Annoatate-tools和Video-tools两个新菜单栏下面，具体如下：自动标注：基于yolov5

敢敢のwings·2023-09-29 09:16

基于深度学习的电动自行车头盔佩戴检测系统

1原理基于深度学习的电动自行车头盔佩戴检测系统是一种基于YOLOv5和DeepSORT算法的实现方案。它主要解决了电动自行车使用过程中对头盔佩戴的管理问题，有效提高了行车安全性。

强盛小灵通专卖员·2023-09-29 09:35

论文和源码解读：T2I-Adapter: Learning Adapters to Dig out More Controllable Ability

DiffusionModels专栏文章汇总：入门与实战前言：今天是中秋节，先祝读者们中秋节快乐！2023年初的时候，腾讯PCG就发布了T2I-Adapter这篇论文。由于同一时期额外条件控制的新论文很多，例如ControlNet、T2I等，所以博主当时并没有重点推荐这篇论文。经过时间的考验，T2I-Adapter越来越火，甚至在视频生成、3D生成等其他领域被广泛借鉴。这篇博客主要解读一下T2I-A

沉迷单车的追风少年·2023-09-29 09:01

YOLOv5、YOLOv8改进：ConvNeXt（backbone改为ConvNextBlock）

目录1.介绍2.YOLOv5修改backbone为ConvNeXt2.1修改common.py2.2修改yolo.py2.3修改yolov5.yaml配置1.介绍论文地址：https://arxiv.org/abs/2201.03545官方源代码地址：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt.git自从ViT(VisionTransformer)在C

陈子迩·2023-09-29 08:16

Yolov8小目标检测（24）：Gold-YOLO，遥遥领先，超越所有YOLO | 华为诺亚NeurIPS23

Gold-YOLO，替换yolov8head部分实现暴力涨点Gold-YOLO|亲测在红外弱小目标检测涨点明显，[email protected]从0.755提升至0.768Yolo小目标检测，独家首发创新（原创），适用于Yolov5

AI小怪兽·2023-09-29 04:41

Vue源码解读--共享工具方法 shared/util.js

/*@flow*///创建空数组exportconstemptyObject=Object.freeze({})//ThesehelpersproducebetterVMcodeinJSenginesduetotheir//explicitnessandfunctioninlining.//是否未定义exportfunctionisUndef(v:any):boolean%checks{retur

孟大仙·2023-09-28 21:20

深入理解 Git

（当然不是源码解读）基本概念git对于文件的存储位置进行了3层分割，用于不同状态下的文件。我们可以理解为3个

zkhCreator·2023-09-28 17:38

Yolov8小目标检测（19）：动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution），增强细长微弱特征 | ICCV2023

增强细长微弱的局部结构特征与复杂多变的全局形态特征DynamicSnakeConvolution|亲测在红外弱小目标检测涨点，[email protected]从0.755提升至0.77Yolo小目标检测，独家首发创新（原创），适用于Yolov5

AI小怪兽·2023-09-28 15:34

pyecharts源码解读（17）HTML组件包components之表格组件Table

当前pyecharts的版本为1.9.0。components包概述components包位于pyecharts包顶级目录中，用于定义pyecharts的HTML组件。包结构如下：├─components#HTML组件包││image.py#定义图像组件类Image││table.py#定义表格组件类Table││__init__.py#重构命名空间，将组件类命名空间提升至components包命

mighty13·2023-09-28 14:20

YOLOv5改进D-LKA：在D-LKA结构的基础上进行多种改进结构，同时拥有Attention和大卷积核的能力，高效改进

本篇内容：YOLOv5改进D-LKA：在D-LKA结构的基础上进行多种改进结构，同时拥有Attention和大卷积核的能力，高效改进本博客改进源代码改进适用于YOLOv5按步骤操作运行改进后的代码即可本文提出改进原创方式

芒果汁没有芒果·2023-09-28 09:45

基于yolov5的ignore classes训练

本文提到的忽略类别和检测中的忽略类别不一样，前者是在训练中加入忽略类，后者是在检测中仅检测想要的类。ignoreclass的定义我们在标注数据集的时候都是标注的正样本，训练过程中也是这样训练，让网络对正样本计算loss。但我们也遇到过这样的目标，这个目标即不属于正样本，也不属于负样本，比如正样本是person，那么人形雕塑或者人的影子，这类物体他并不是正样本，但如果直接归为负样本也是不严谨的，因此

爱吃肉的鹏·2023-09-28 08:50

已解决：attributeerror: ‘FreeTypeFont‘ object has no attribute ‘getsize‘

在运行yolov5时，报错：attributeerror:'FreeTypeFont'objecthasnoattribute'getsize'在网上搜索的结果大部分给出字体不对。。。

魔法白糖·2023-09-28 00:09

解决YOLOV5训练时P R mAP50 mAP50-95等值均为0的问题

在使用yolov5跑训练的时候发现这个问题：PRmAP50mAP50-95等值均为0我通过以下方式修改后得到正常输出：