文章目录环境步骤准备创建有声字幕实时字幕翻译参考环境Windows11家庭中文版PotPlayer241216步骤注意：本文中有多个视频截图，虽然是同一时间点，但每次修改了PotPlayer播放器配置后，实际上可能需要重启播放器。使用同一时间点只是为了方便比较。准备下载、安装Pot

FastR-CNN的不足选取区域使用的算法是固定的，不参与学习选取区域的算法本身消耗比较高(搜索选择法)选取区域的算法选出来的区域大部分都是重合的，并且只有很小一部分包含我们想要识别的对象区域范围的精度比较低(即使经过调整)判断分类有时只能使用部分包含对象的区域(例如

FasterRCNN是目标检测领域里程碑式的算法，其融合了"RegionProposal","AnchorBased"等早期目标检测的重要思想，并且在开放世界目标检测中又重新获得应用。本文将以分析FasterRCNN为主线，探讨目标检测涉及到的设计思路和理论基础。参考链接：RCNN到FasterRCNN：https://blog.csdn

关于深度实战社区我们是一个深度学习领域的独立工作室。团队成员有：中科大硕士、纽约大学硕士、浙江大学硕士、华东理工博士等，曾在腾讯、百度、德勤等担任算法工程师/产品经理。全网20多万+粉丝，拥有2篇国家级人工智能发明专利。社区特色：深度实战算法创新获取全部完整项目

文章目录

在FasterR-CNN中，RegionProposalNetwork(RPN)不是单独训练的，它是与整个网络一起端到端（end-to-end）训练的。FasterR-CNN的一个重要特点是将区域提议（RegionProposal）生成和目标检测融合在一起，通过共享卷积层进行联合训练。这意味着RPN和检测器（FastR-CNN）使用共享的特

⭐️概述MMDetection是OpenMMLab算法体系的一部分，OpenMMLab是一个国产的开源计算机视觉算法体系。今天小编初次体验了MMDetection，怀着激动的心情，将这次体验记录下来。⭐️准备工作笔者的cuda版本是11.8python环境中pytorch相关版本是：torch1.

摘要GPU内存容量的增长速度跟不上大型语言模型(llm)的增长速度，阻碍了模型的训练过程。特别是，激活——在前向传播过程中产生的中间张量，并在后向传播中重用——主导着GPU内存的使用。为了应对这一挑战，我们建议TBA将激活有效地卸载到高容量NVMessd上。这种方法通过自适应地将数据传

 Content Howfastdidthewinningcargo?Onceayear,araceisheldforoldcars.Alotofcarsenteredforthisracelastyearandtherewasagreatdealofexcitementjustbeforeitbegan.OneofthemosthandsomecarswasaRolls-RoyceSilverGhost

 我下载的模型是Systran/faster-whisper-large-v3  BTW：V3在huggingface上托管者是systran，而前面的都是GuillaumeKlein然后我看了下这个大佬的github，是苹果法国巴黎工程师，同时是systran的成员，主要贡献是开发了CTranslate2 ，一个用于加速transformers模型推理的组件以下为

MoneyPrinterPlus之前使用的是各种云厂商的语音识别服务来进行语音的视频和字幕的识别工作。但是很多小伙伴说云服务用不起。那么没办法，MoneyPrinterPlus上线最新版本，支持fasterWhisper本地语音识别模型。赶紧来体验吧。软件准备当然，前提条件就是你需要下载MoneyPrinterPlus

分享：Bubbliiiing的学习小课堂博主的专栏《睿智的目标检测》中对Faster-RCNN有较为详细的描述。CSDN 链接：睿智的目标检测27——Pytorch搭建FasterR-CNN目标检测平台源代码下载  ：https://github.com/bubbliiiing/faster-rcnn-pytorchB站讲解链接：配置Tensorflow+Keras

对于select和poll来说，所有文件描述符都是在用户态被加入其文件描述符集合的，每次调用都需要将整个集合拷贝到内核态；epoll则将整个文件描述符集合维护在内核态，每次添加文件描述符的时候都需要执行一个系统调用。系统调用的开销是很大的，而且在有很多短期活跃连接的情况下，由于这些

目录1.Anchor参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/86403390?utm_id=01.Anchor我第一次接触Anchor（中文叫做锚）的时候，比较懵逼的，什么是锚这个问题让思考了好久，这也是阻碍大家学习FasterRCNN最大的绊脚石索性我们就先把anchor理解为一个个按照固定比例（长宽、大小）预定义的框lib/ne

Faster-Whisperhttps://github.com/SYSTRAN/faster-whisper是一个使用CTranslate2重新实现的OpenAIWhisper模型，旨在提高转录速度和效率。它显著提高了处理速度，与原始Whisper模型相比，保持了相同的准确性的同时，速度提升了最多4倍，并且降低了内存使用量。此外，它支持CPU

  

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：  2.算法涉及理论知识概要2.1、Faster-RCNN网络介绍          Faster-RCNN是一种流行的深度学习目标检测算法，它通过使用RegionProposalNetwork(RPN)来实现高效且准确的目标检测。相比于其它的目标检测算法，例

1.背景介绍人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是一门研究如何让计算机自主地完成人类常见任务的学科。在过去的几年里，人工智能技术的发展取得了显著的进展，尤其是在深度学习（DeepLearning）领域。深度学习是一种通过神经网络模拟人类大脑工作原理的机器学习方法，它已经被广泛应用于图

https://blogs.oracle.com/exadata/post/exadata-x9m  TheExadataProductManagementandDevelopmentteamsareexcitedtoannouncethenextgenerationofExadataDatabaseMachineplatform,the OracleExadataDatabaseMachineX9M. Built onoverade

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：  2.算法涉及理论知识概要       猫作为一种受欢迎的宠物，其图像在互联网上大量存在。对猫脸和猫眼进行准确检测和定位，在宠物识别、情感分析等领域具有广泛的应用价值。然而，由于猫脸和猫眼的多样性以及复杂背景的干扰，传统

faster-whisper简介faster-whisper是基于OpenAI的Whisper模型的高效实现，它利用CTranslate2，一个专为Transformer模型设计的快速推理引擎。这种实现不仅提高了语音识别的速度，还优化了内存使用效率。faster-whisper的核心优势在于其能够在保持原有模型准确度的同时，大幅提升处理速度，这

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：  2.算法涉及理论知识概要         人员吸烟行为检测系统在公共场所如学校、医院、公共交通工具等广泛使用。这类系统通常通过图像或视频分析来检测人员是否有吸烟行为。其中，基于Faster-RCNN网络的吸烟行为检测是一种常

1.算法运行效果图预览 Tttttttttttttt123   2.算法运行软件版本MATLAB2022A 3.算法理论概述       车辆检测是计算机视觉和人工智能领域的重要研究方向，它在交通管理、智能驾驶和安防等领域具有广泛的应用。FasterR-CNN是一种常用的目标检测算法，结合了深度