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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

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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

QML学习Calendar例程视频讲解代码main.qmlimportQtQuick2.15importQtQuick.Window2.15importQtQuick.Controls1.4importQtQuick.Controls.Styles1.4importQtQuick.Controls2.15Window{width:640height:480visible:truetitle:qs

目录开发环境简介预览图代码main.qmlMessageQueueView.qml开发环境Qt版本:6.5.3构建:cmake+minGW64-bit简介这是一个纯QML程序，功能是一个消息列表的功能，可以进行插入，删除，清空等操作预览图

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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，

YOLOV8从不同的特征层，得到不同大小的特征图，然后预测每个特征图的每个格子anchor的类别概率，以及每个格子中物体的边框，即相对于中心点上下左右的偏移量box。shape为[(1,144,80,80),(1,144,40,40),(1,144,20,20)]。 输入x为从不同的上采样层得到的结果x_cat=torch.cat

ScrollBar.vertical:ScrollBar{id:scrollBarvisible:trueactive:trueorientation:Qt.VerticaltopPadding:0bottomPadding:0anchors.top:parent.topanchors.left:pa

YOLO算法理解YOLOv4BagofspecialsCross-stagepartialconnections(CSP)SpatialPyramidPooling（SPP）PANpath-aggregationblockSAMMishactivationMulti-inputweightedresidualconnections（MiWRC）BagoffreebiesMosaic方法ClasslabelsmoothCmBN和Dynamicmini-ba

这里只是对代码的解析，我在写这个解析的时候并没有看后面的内容，只能大概猜一下可能是要干嘛的首先是import相关工具，这里使用pytorch%matplotlibinlineimporttorchfromd2limporttorchasd2ltorch.set_printoptions(2)#精简输出精度1.生成锚框接下来是第一个难点，这

9.property简介：自己声明一个变量名，自己赋值，外部可以对其赋值可以声明一个属性变量intstringvardouble等等也可以声明一个控件用于外部写入到本qmlrectanglecomponent等等其他：在property前面可以加readonly就可以只能外部访问，不能修改在property前面可以加req

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

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写在前面学习一个软件最好的方法就是啃它的官方文档。本着自己学习、分享他人的态度，分享官方文档的中文教程。软件可能随时更新，建议配合官方文档一起阅读。推荐先按顺序阅读往期内容：文献篇：1.文献阅读：(SeuratV1)单细胞基因表达数据的空间重建2.文献阅读：(SeuratV2)整合跨