记录一下最近在Debian 12 测试版（testing）及Kali Linux 2023.3遇到的KDE Connect 无使用问题，具体表现为KDE Connect 无法检测网络上的任何设备，无法工作...，无法使用。...起初是在Kali Linux 2023.3上遇到的，通过以下两种方式可是解决： 1/nohup /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libexec/kdeconnectd &>/dev/...null & 或 mv /usr/share/dbus-1/services/org.kde.kdeconnect.service{.original,} 后来在Debian 12及Debian测试版上也出现了同样的问题...，而Debian的解决方案为更改防火墙设置，两个问题的原因应该不是一样的，因为在Kali Linux下不显示本地计算机名，而Debian下可以显示本地计算机名。
前言 本篇博文用来研究YOLOv5在Android上部署的例程 主要参考的是Pytorch官方提供的Demo：https://github.com/pytorch/android-demo-app/tree...切换模型(我添加的功能) 点击切换模型，可以选择不同的模型进行检测 快速上手 首先来跑通官方Demo，首先下载官方提供的yolov5s.torchscript.ptl 下载链接：https...标签中添加一句： android:requestLegacyExternalStorage="true" 然后就可以正常运行了 训练自己的模型 下面用YOLOv5-6.0版本训练自己的模型，怎么训练不做赘述...'org.pytorch:pytorch_android_torchvision:1.9.0' 这里的版本尽量和后面训练用的pytorch版本对应，比如后面自己用的pytorch版本是1.9.0，这里就写...同时，视频实时检测，帧率很低，基本卡成PPT，可能是受限于手机的算力不足，后续也有待研究优化。
先简单的描述一下在广告方面遇到的问题. 开发一款App有了一定的用户量之后通常会想接入第三方广告来实现变现, 然而在很多市场不让这类带广告的App上架,除非接的是他们家的广告....android:configChanges="keyboard|keyboardHidden|orientation|screenSize" /> 注意 : 尽量使宿主和插件的包名一致,已避免广告无收益...我们只能通过反射的方案去请求广告 (1)在插件中先对广告请求做一层封装 package com.plugin.ad.managers;import android.app.Activity;import...android.content.Context;import android.view.View;import android.view.ViewGroup;import com.plugin.ad.listeners.ILoadListener...* 这里的话直接去获取对象, * 把这个接口的字节码对象数组扔进来就可以了 */ public static Object getInstance(ClassLoader classLoader
通过摄像头实时识别画面中的狗 利用 tensorflow 和预训练的 COCO-SSD MobileNet V2 模型进行对象检测。...将摄像头的视频流转化成视频帧图像传给模型进行识别 录制一个音频 识别到目标（狗）后播放音频 需要部署在一个设备上 找一个不用的旧手机，Android 系统 安装 termux 来实现开启本地 http...SSD MobileNet V2 模型 const model = await cocoSsd.load(); dogDetector = model; // 将加载好的模型赋值给 dogDetector...加载物体检测模型： 使用 TensorFlow.js 和预训练的 COCO-SSD MobileNet V2 模型进行对象检测，加载模型后赋值给 dogDetector 变量。...将当前视频帧绘制到 canvas 上，然后从 canvas 中提取图像数据传入模型进行预测。在模型返回的预测结果中，如果检测到“dog”，则触发播放音频函数。
随着市面上越来越多三方APP的出现，某些手机厂商也开始对这些APP进行了安装限制或者运行限制，或者三方APP自身的版本过低，无法被特定的系统版本所支持。...今天我将要模拟实现一个“由于APP自身版本过低、导致无法在当前的系统版本上运行”的功能效果。...targetSdkVersion 属性： 注意： 如果在 app 目录下的 build.gradle 文件中定义了...由系统服务 PackageManagerService 解析赋值的，解析的源码位于 frameworks\base\core\java\android\content\pm\PackageParser.java...可以看到： 先解析 TAG_USES_SDK（uses-sdk） 再解析属性名 targetSdkVersion 以及 minSdkVersion 的值 最后再赋值给 applicationInfo对象的
以tensorflow对象检测框架支持的SSD MobileNet v2版本的模型为例，实现从tensorflow的pb文件到IR格式的bin与xml文件生成。...表示交换R与B通道顺序 上述的运行脚本与参数只能支持tensorflow本身的导出PB文件，对tensorflow对象检测框架中的预训练模型与自定义训练生成的模型无法正确生成IR。...用来替换来自对象检测框架模型网络结构的子图配置与匹配文件，必须跟模型一一对应....--input_shape 模型的输入数据，相当于对象检测网络中image_tensor的四维数据 以对象检测网络中SSD MobileNet V2版本为例，执行如下脚本即可转换为IR模型： python...运行命令行，会生成SSD MobileNet V2版本的xml与bin文件 ? 运行输出与结果： ?
作者 | Joseph Nelson 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 按照本教程，只需要更改两行代码即可将对象检测模型训练到自己的数据集中。 计算机视觉正在彻底改变医学成像。...在本示例中，将逐步使用TensorFlow对象检测API训练对象检测模型。尽管本教程介绍了如何在医学影像数据上训练模型，但只需进行很少的调整即可轻松将其适应于任何数据集。...训练模型 将训练更快的R-CNN神经网络。更快的R-CNN是一个两阶段的对象检测器：首先，它识别感兴趣的区域，然后将这些区域传递给卷积神经网络。输出的特征图将传递到支持向量机（VSM）进行分类。...更快的R-CNN是TensorFlow对象检测API默认提供的许多模型架构之一，其中包括预先训练的权重。这意味着将能够启动在COCO（上下文中的公共对象）上训练的模型并将其适应用例。...根据问题，将这些资源视为下一步：转换为TFLite（对于Android和iPhone），转换为CoreML（对于iPhone应用程序），转换为在远程服务器上使用或部署到Raspberry Pi。
在大数据文摘后台回复“目标检测”可打包下载全部论文~ R-CNN R-CNN是2014年出现的。它是将CNN用于对象检测的起源，能够基于丰富的特征层次结构进行目标精确检测和语义分割来源。...如何确定这些边界框的大小和位置呢？R-CNN网络是这样做的：在图像中提出了多个边框，并判断其中的任何一个是否对应着一个具体对象。 ?...https://github.com/natanielruiz/android-yolo YOLOv2模型 时隔一年，YOLO作者放出了v2版本，称为YOLO9000，并直言它“更快、更高、更强”。...YOLO v2的主要改进是提高召回率和定位能力。...与SSD类似，是一个多尺度不需要proposal的检测框架，是一种完全脱离预训练模型的深度监督目标检测方法。
腾讯优图属于国内工业界CV领域实验室的第一梯队，其不仅服务腾讯内部线上产品，也开源了多个前沿研究和工程项目，本文盘点优图实验室开源的所有项目，其中最“火”的三个工程是『NCNN』、『人脸检测-DSFD』...Light-weight CNN: SqueezeNet MobileNetV1/V2/V3 ShuffleNetV1/V2 MNasNet ......Detection: VGG-SSD MobileNet-SSD SqueezeNet-SSD MobileNetV2-SSDLite MobileNetV3-SSDLite ......： https://github.com/nihui/ncnn-android-styletransfer 目标检测android实例： https://github.com/nihui/ncnn-android-mobilenetssd...一个新的统一动作检测框架：DBG，性能优于最先进的动作检测器 BSN 和 BMN。2019 年 ActivityNet 挑战赛，Temporal Action 提案排名第一。 ?
MobileNet是一个很好的支柱。我帮助客户在基础MobileNet层之上实现了实时对象跟踪和人体姿势识别模型，取得了巨大成功。...分类 使用SSD进行物体检测 MobileNet V2： 特征提取器 分类 使用SSD或SSDLite进行对象检测 DeepLab v3 +用于语义分割 分类器模型可以适应任何数据集。...物体检测的FPS结果是： 版 iPhone 7 iPhone X. iPad Pro 10.5 MobileNet V1 + SSD 53 74 82 MobileNet V2 + SSDLite 63...使用此库，您可以获得MobileNet V1和V2 的完整Swift源代码，以及SSD，SSDLite和DeepLabv3 +。...注意：由于iOS的限制，当应用程序在后台时，无法使用GPU。如果您的应用需要在应用程序后台运行时运行神经网络，则无法使用此库。在这种情况下，使用Core ML或TF Lite是更好的选择。
YOLO v2 YOLO 全称 You look only once，是 2016 年 CVPR 上发表的一篇目标检测论文。...YOLOV v2 发表于 2017 年的 CVPR 上，论文名称为《YOLO9000: Better, Faster, Stronger》，获得了 CVPR 2017 Best Paper Honorable...SSD SSD 全称 Single Shot MultiBox Detector， 是一种 one-stage 的通用物体检测算法，作者 Wei Liu，提出于 2016年。...这里用如下图片做检测： ? 运行结果如下： ? 有点可惜的是把狗狗给识别错了。 mobilenet_ssd 这个是 mobilenet 和 ssd 的结合，对移动设备更友好。...使用和 SSD 同样的图片进行检测： ? 可以看到狗狗检测对了，但是远处有个人漏检了。但是检测速度比 SSD 快了很多。
), \space b^{h}=d^h \exp(l^{h}) 2.2 SSD 网络结构 SSD 采用 VGG16 作为基础模型，然后在 VGG16 的基础上新增了卷积层来获得更多的特征图以用于检测。...YOLO V2使用目标分类和检测的联合训练技巧，结合Word Tree等方法，使得 YOLO V2的检测种类扩充到了上千种，分类效果更好。...下图展示了 YOLO V2 相比于 YOLO V1 在提高检测精度上的改进策略。...图片 2) 性能效果 YOLO V2 算法在VOC 2007 数据集上的表现为 67 FPS 时，mAP 为 76.8，在 40FPS时，mAP 为 78.6。...3) 缺点不足 YOLO V2 算法只有一条检测分支，且该网络缺乏对多尺度上下文信息的捕获，所以对于不同尺寸的目标检测效果依然较差，尤其是对于小目标检测问题。 4.
在本文中，将逐步展示如何优化预先训练的TensorFlow模型，以改善启用CUDA的GPU的推理延迟。在实验中使用SSD MobileNet V2进行对象检测。在Colab上进行实验。...Detection Model Zoo下载SSD MobileNet V2预训练模型，该模型提供了一系列在COCO数据集上训练的预训练模型。...请注意，SSD MobileNet V2模型将图像阵列作为输入和输出绑定框[xmin, ymin, xmax, ymax]，用于每个检测到的对象。使用输出来绘制粘合盒并获得以下结果。 ?...原点SSD MobileNert V2的推断时间线跟踪 从上面的跟踪中，可能会注意到一些操作是在CPU上运行的，即使告诉TensorFlow在GPU上运行所有这些操作。...在实验中，通过以下方式优化预先训练的SSD Mobilenet V2 TensorFlow模型： 将控制流操作置于CPU上并获得1.3倍的改进 在TensorRT中运行并获得4倍的提升 当TensorRT
在本文创作的时候，Tensorflow检测模型ZOO包含了16个在COCO数据集上预训练的目标检测模型。其中前12个模型提供盒子输出，因此与本文代码兼容。这些模型可以检测包括人体在内的80类目标。...我对Tensorflow检测模型Zoo中的下面3个模型更感兴趣： ssd_mobilenet_v1_coco，可运行在android手机上 faster_rcnn_inception_v2_coco ，...3.1 SSD Mobilenet V1 COCO Model 这是准确率最低但是检测速度最快的模型。它可以在如今的安卓手机上实时 检测行人。 ?...这个模型在检测近景目标时的效果不错，但是在我们的测试视频上的检测效果比较差，因为其中的行人占画面整体的比例很小。我不得不剧烈地降低检测阈值才能在测试视频上获得合理的检测结果。...3.2 Faster RCN Inception V2 COCO Model 我们也尝试了这个模型。就我的经验而言，如果GPU加速可用的话，这是最好的模型，兼顾 处理速度和检测准确率。
不过，在单个图像中创建精确的ML模型使其能够定位和识别多个对象仍然是该领域的一个核心挑战，谷歌投入了大量的时间训练和试验这些系统。 ?...图中为其中的一个模型对图片中对象的识别检测效果 去年十月，谷歌内部的物体检测系统已达到了最先进水平，并在COCO检测挑战赛中排名第一。此后，该系统为大量研究期刊提供了结果。...第一个版本包含： 一个可训练的检测模型的集合，包括： 带有MobileNets的SSD(Single Shot Multibox Detector) 带有Inception V2的SSD 带有Resnet...101的R-FCN（Region-based Fully Convolutional Networks） 带有Resnet 101的 Faster RCNN 带有Inception Resnet v2...的Faster RCNN 上述每一个模型的冻结权重（在COCO的数据集上训练）可被运用进行推理。
VOC 2007数据集测试，67FPS下mAP达到76.8%，40FPS下mAP达到78.6%，基本上可以与Faster R-CNN和SSD一战。...可以看出，YOLO V2相比于前一个版本YOLO V1，一共有10个点的改进措施，而且每一个措施都带来了性能上的提升，总的mAP从63.4%提升到了78.6%，基本上跟faster-RCNN和SSD在伯仲之间...最后再在检测的数据集上fine-tuning，也就是检测的时候用448*448的图像作为输入就可以顺利过渡了。...可见，faster-RCNN、yolo v2、SSD都是使用了anchor机制。...上面这两个式子看似没什么问题，但是实际上隐含着一个问题那就是x,y的位置，可能刚开始x,y的位置是任意，离真实标签的x,y很远，这就导致的结果是要想x,y收敛，可能需要迭代很长的时间，甚至是无法收敛。
我们已经听到了这种的反馈，在今天我们很高兴地宣布支持训练Cloud TPU上的对象检测模型，模型量化以及并添加了包括RetinaNet和MobileNet改编的RetinaNet在内的新模型。...本文将引导你使用迁移学习在Cloud TPU上训练量化的宠物品种检测器。...，可以对狗和猫品种进行实时检测，并且手机上的空间不超过12M。请注意，除了在云中训练对象检测模型之外，你也可以在自己的硬件或Colab上运行训练。...我们可以使用许多模型来训练识别图像中的各种对象。我们可以使用这些训练模型中的检查点，然后将它们应用于我们的自定义对象检测任务。...对于这个例子，我们使用MobileNet的SSD，MobileNet是一种针对移动设备进行优化的对象检测模型。首先，下载并提取已在COCO数据集上预训练的最新MobileNet检查点。
作者评估了目前目标检测的state-of-the-art算法，包括Faster R-CNN、R-FCN、SSD、YOLO V2，并把它们与各种提取网络结合，包括Resnet V1 50、Resnet V1...使用上述开源目标检测模型在Microsoft COCO数据集上的预训练权重，然后在交通标志数据库German Traffic Sign Detection Benchmark dataset（GTSDB...）训练集上微调网络，然后在该数据集测试集上评估。...的最佳平衡，YOLO V2取得了有竞争力的精度（78.83%）并且是第二快的（21.48ms每幅图像），SSD MobileNet则是最快的模型（15.14ms每幅图像），也是对内存要求最低的（94.70MB...SSD MobileNet最适合在移动端和嵌入式设备部署，但对小的交通标识检测结果不好。 文中所用的代码与模型下载地址请查看原论文。
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