YOLOX：2021年发表在CPVR上的一篇文章。文章强调Anchor-Free，decoupleddetectionhead(解耦检测头)，advancedlabelassigningstrategy(SimOTA)即更加先进的正负样本匹配策略；并且是1stStreamingPerceptionChallenge（该比赛第一名）。目录0前言1YOLOX网络结构2Anchor-Free3

该示例为参考算法，仅作为在征程6上模型部署的设计参考，非量产算法01简介在自动驾驶视觉感知系统中，为了获得环绕车辆范围的感知结果，通常需要融合多摄像头的感知结果。目前更加主流的感知架构则是选择在特征层面进行多摄像头融合。其中比较有代表性的路线就是这两年很火的BE

anchor_generator.pyyolov6\assigners\anchor_generator.py目录anchor_generator.py1.所需的库和模块2.defgenerate_anchors(feats,fpn_strides,grid_cell_size=5.0,grid_cell_offset=0.5, device='cpu',is_eval=False,mode='af'): 1.所需的库和模块imp

 web端ant-design-vue-Anchor锚点组件使用小节。项目开发中如果要实现前端页面平滑滚动到指定的位置，Anchor组件是一个好的选择，灵活且平滑，能满足常见的项目需求。最近开发中幸运的用到这个组件，从此对她爱不释手。下面就把开发中遇到的一些问题及源码整理出来，供以后查看和有缘

在目标检测中，正负样本分配策略通常用于训练期间为每个样本分配一个权重，以便模型模型更加关注困难的样本和重要的样本。静态分配策略在训练开始之前确定的，固定为一组预先定义的权重，这些权重不会在训练过程中改变，这种分配策略通常基于经验得出。不够灵活，可能无法充分利用样本

前言：继专栏上一篇文章搭建开发环境后，本文就射线传送（包括区域传送、锚点传送）进行介绍，操纵摇杆在场景中移动、抓取物品、旋转镜头视角等基础功能将在下一篇文章中介绍。搭建开发环境传送门：UnityPico开发之环境搭建https://blog.csdn.net/m0_74799789/article/details/14282733

1.将YOLOv5的 C3结构换成了梯度流更丰富的 C2f结构:C3C3模块的设计灵感来自CSPNet，其核心思想是将特征图的部分通道进行分割和并行处理，目的是减少冗余梯度信息，同时保持较高的网络表达能力。C3结构与传统的残差结构类似，但有一些关键改进。C3结构的具体组成如下：输

 #coding=utf-8importtkinterastkimporttkinter.messagebox#这个是消息框，对话框的关键importtkinter.constantsimportosimportthreadingglobaldeviceStatusglobalshowStatusInfoglobalbm1globalstatusPicshowStatusInfo=FalsesecondLine=40thirdLine=80def

本章分享一下如何使用Konva绘制基础图形：矩形、直线、折线，希望大家继续关注和支持哈！请大家动动小手，给我一个免费的Star吧~大家如果发现了Bug，欢迎来提Issue哟~github源码gitee源码示例地址矩形先上效果！实现方式基本和《前端使用Konva实现可视化设计器（21）-绘制

一、概述在应用的开发过程中，经常需要设计复杂界面，此时涉及到多个相同或不同组件之间的嵌套。如果布局组件嵌套深度过深，或者嵌套组件数过多，会带来额外的开销。如果在布局的方式上进行优化，就可以有效的提升性能，减少时间开销。二、示例介绍2.1、示例代码@Entry@Componentstr

人员拥挤检测系统通过Python网络模型算法技术，人员拥挤检测算法对校园/厂区/车间/港口/街道等场景的监控画面区域实现7X24小时全天候不间断进行自动分析监测，当人员拥挤检测算法监测到现场区域范围内，有异常的人群聚集（出现拥挤情况）时，人员拥挤检测算法会立刻抓拍存档并通知相关后台人员

H3CAnchor-AC是新华三集团（H3C）推出的一款无线控制器产品。无线控制器在无线网络中扮演着重要的角色，它负责管理和控制多个无线接入点（AP），以确保整个无线网络的高效运行和安全性。主要功能和特点集中管理：Anchor-AC可以集中管理大量的无线接入点，简化了网络配置和维护工作。无缝漫游：通

CONTENT8.1TRAVERSELINESLET'SPUTITINCONTEXT:WATCHTHEVIDEOLESSONeBook:TraverseLinesLevel1TRAVERSELINES:IDENTIFICATIONUSINGTRAVERSELINESCLIPPINGTOTRAVERSELINESV7TIP:MAINTAINTENSIONINTERMEDIATEPOINTSPASSINGANINT

usb_buffer_alloc(free)说是为了更好的从名字看出这个函数真实做的事情：DMAcoherencylinux提供两种方式，来保证使用dma时，内存和硬件cache的一致性：usb_buffer_alloc()isrenamedtousb_alloc_coherent()  usb_buffer_free()  isrenamedtousb_free_coherent()usb_alloc(

EasyExcel导出图片又开始写Excel导出的需求了，哈哈哈……目前的需求是将图表分析对的饼图和折线图，也就是一张完整的图片单独导出到Excel中为了方便客户在业务报告时，可以使用数据分析图片，从而更清晰准确地展示数据趋势因此关键点是将图片原比例尺寸大小导出，不能进行压缩原数

 VoxelNeXt原理这里不多介绍，官方代码地址：https://github.com/dvlab-research/VoxelNeXt总结一下VoxelNeXt的特点：没有采用增大卷积核尺寸的方式来增大感受野，而是利用稀疏卷积做了两次下采样在做BEV处理时，pointpillar是batch_spatial_features.view(batch_size,self.num_

5.1目标检测基本概念和YOLOv3设计思想对计算机而言，能够“看到”的是图像被编码之后的数字，但它很难理解高层语义概念，比如图像或者视频帧中出现的目标是人还是物体，更无法定位目标出现在图像中哪个区域。目标检测的主要目的是让计算机可以自动识别图片或者视频帧中所有目标的

监狱AI视频分析监控算法方案可以对现场人员行为及物体状态进行实时分析识别，监狱AI视频分析监控算法方案对监控画面中特殊区域入侵监测、睡岗脱岗监测、越界监测、人员异常徘徊监测、视频骤变监测、攀高识别、跌倒检测、夜间起床识别、打架斗殴检测、异常速度监测、遗留物监测等

智慧工地安全绳检测识别系统利用现场已有的监控摄像头，智慧工地安全绳检测识别系统通过机器视觉+边缘计算实时分析监控画面数据不用人工控制；智慧工地安全绳检测识别系统可以及时发现监控区域人员未佩戴安全绳违规行为，迅速及时地给予预警提醒，协助后台人员高效的监督现场安全作业，

目录一、目标检测中的anchor机制1.什么是anchorboxes？二、什么是Anchor？​编辑三、为什么需要anchorboxes？四、anchorboxes是怎么生成的？五、高宽比（aspectratio）的确定六、尺度(scale)的确定七、anchorboxes数量的确定八、Anchorboxes的用途  九、anchorboxes对

yolov5内存分布分析Transpose输出分析假设batch_size为1，yolov5有三个输出，shape分别是：（1,3,80,80,85)（1,3,40,40,85)（1,3,20,20,85)其中3代表anchor数量，20*20代表feature_map大小，85代表boundbox的(x,y,w,h,c+80个类别的概率)其中(x,y,w,h,c+80个类别的概率)在内存中是连续分

写在前面：最近在群里看到一个这样的直播电商的场景觉得还是挺有趣的，于是就想用Python来实现。需求描述：根据主播直播时间段结合销售订单的付款时间判断所属销售的归属生成主播在线直播时间段数据fromdatetimeimportdatetime,timedeltaimportrandomimportpandasaspd

https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/130044349?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_baidulandingword~default-1-130044349-blog-130930158.235^v43^pc_blog_bottom_relevance_base7&spm=1001.2101.3001.4242.2&ut

目录1.回顾2.细节--RPN网络3.细节--RoIpooling4.细节Classification4.训练在开始深入学习MaskRCNN之前先复习一下FasterRCNN这个是其他框架的基础重点的重点参考链接：https://blog.csdn.net/WZZ18191171661/article/details/79439212参考链接：https://blog.csdn.n

 论文通过分析发现FPN的成功在于divide-and-conquer策略解决了目标检测的优化问题，借此研究设计了仅用单层特征预测的高效检测网络YOLOF。YOLOF在结构上没有很多花哨的结构，却在准确率、推理速度和收敛速度上都有不错的提升，相对于眼花缭乱的FPN魔改结构，十分值得学习来源：晓飞的算