============================================================================= 蓝色表示目录; 绿色表示可执行文件; 红色表示压缩文件...; 浅蓝色表示链接文件; 灰色表示其它文件; 红色闪烁表示链接的文件有问题了; 黄色表示设备文件，包括block, char, fifo。...，包括各种颜色和“粗体”，下划线，闪烁等定义。...如果需要改变系统默认的这个颜色，可以用下面的方法： # vi /etc/DIR_COLORS 然后在文件里面，找到自己想要修改的项，例如：如要改目录颜色的话， 可以把DIR 01;34改成“DIR 01...然后，执行： # eval `dircolors /etc/DIR_COLORS` 注意：命令中的`符号为键盘~符号下面的那个，别弄错了。
NN[神经网络]中embedding的dense和sparse是什么意思？ ...dense 表示稠密，在embedding中的dense时： 假设我们有这样一个句子： “北京是北京”，我们将其数值化表示为： dense embedding，需要你讲它转换成onehot表示...而且输入input的vec也极大的缩小了，毕竟存储的是index嘛. 那么会到我们开始的问题，NN[神经网络]中embedding的dense和sparse是什么意思？ ...那么在扩大一点，NN[神经网络]中的dense和sparse是什么意思？ ...dense和sparse描述的是该层hidden layer和前后层的网络连接情况，如果hidden layer 和前一层以及后一层参数连接多，我们就说他是dense layer,比如全连接层(fc),
NN[神经网络]中embedding的dense和sparse是什么意思？ ...dense 表示稠密，在embedding中的dense时： 假设我们有这样一个句子： “北京是北京”，我们将其数值化表示为： image.png dense embedding，需要你讲它转换成...而且输入input的vec也极大的缩小了，毕竟存储的是index嘛. 那么会到我们开始的问题，NN[神经网络]中embedding的dense和sparse是什么意思？ ...那么在扩大一点，NN[神经网络]中的dense和sparse是什么意思？ ...dense和sparse描述的是该层hidden layer和前后层的网络连接情况，如果hidden layer 和前一层以及后一层参数连接多，我们就说他是dense layer,比如全连接层(fc),
什么是Trigger，它在示波器中的作用是什么？ 先来看看别人是怎么说的。...trigger事件是在被抓到的波形中建立一个时间参考点。所有的被抓到的波形以这个时间点来排序。...设备在这个时间点到来之前（pretrigger）会一直抓取和保存数据，这些数据会被用来绘制trigger时间点之前的图；当trigger事件发生之后，设备在这个时间点到来之后（posttrigger）也会一直抓取和保存数据...当设备识别到了一个trigger的时候，它在抓取完成之前和holdoff时间之前不会接受另外一个trigger。...“某一刻”是输入信号中的唯一时间点，或者在使用示波器的多个通道时，是基于输入信号的布尔组合的唯一时间点 （逻辑“码型 ”触发） 下图的左边是没有设置trigger的图，右边是设置trigger以后的图
前言: 与其他框架不同，Darknet构建网络架构不是通过代码直接堆叠，而是通过解析cfg文件进行生成的。...cfg文件格式是有一定规则，虽然比较简单，但是有些地方需要对yolov3有一定程度的熟悉，才能正确设置。本文是【从零开始学习YOLOv3】的第一部分，主要讲最基础的cfg文件内容理解、设置以及总结。...Shortcut和Route层 [shortcut] from=-3 activation=linear #shortcut操作是类似ResNet的跨层连接，参数from是−3， #意思是shortcut...YOLO层 [convolutional] size=1 stride=1 pad=1 filters=18 #每一个[region/yolo]层前的最后一个卷积层中的 #filters=num(yolo...后记：以上就是笔者之前使用darknet过程中收集和总结的一些经验，掌握以上内容并读懂yolov3论文后，就可以着手运行代码了。
事件驱动和发布-订阅 事件驱动架构是建立在软件开发中一种通用模式上的，这种模式被称为发布-订阅或观察者模式。 在事件驱动架构中，至少有两个参与者：主题（subject）和观察者（observer）。...浏览器中的主题和观察者 如果 HTML 元素是主题，那么谁是观察者？任何注册为侦听器的 JavaScript 函数都可以对浏览器中的事件做出反应。...要测试代码请保存下面的 HTML 内容到文件（或在 Codepen 上尝试），请单击按钮，然后查看浏览器的控制台： 中，没有任何 HTML 元素，因此大多数事件都来自进程、与网络的交互、文件等。...在我们之前的例子中，来自 net 模块的网络服务器就使用了 EventEmitter。 Node.js 中的 EventEmitter 有两种基本方法：on 和 emit。
高清网络摄像机产品编码器都会产生两个编码格式，称为主码流和子码流，这就叫双码流技术。目的是用于解决监控录像的本地存储和网络传输的图像的质量问题。 ? ?...双码流能实现本地和远程传输的两种不同的带宽码流需求，本地传输可以用主码流，能获得更清晰的存储录像，远程传输就因为带宽限制的原因，而使用子码流来获得流畅的图像和录像。...当一路视频进入录像机后，录像机可以编码提供了主码流和子码流两种码流，主码流用来本地录像，子码流用来网络传输。默认是录像机本地访问，自动主码流显示。远程访问自动子码流显示。 ?...我们的流媒体服务器能够将监控视频网页无插件直播，在这其中就充当了取流和分发的作用，一边是从摄像机取流，一边是转换协议之后进行分发。...视频直播点播流媒体服务器可以进行视频直播/录像/回放，在取流的时候可以根据自己的需要来取流，可以是主码流，也可以是子码流。 ?
'的命令行参数，用于覆盖配置文件中的一些设置，支持键值对形式的参数 # 如果要覆盖的值是列表，则应该以 key="[a,b]" 或 key=a,b 的格式提供 # 还支持嵌套列表/元组值...: cfg.merge_from_dict(args.cfg_options) # 设置工作目录为当前目录下的 work_dirs 文件夹中，使用配置文件名作为子目录名...args = parse_args() # 加载配置文件 cfg = Config.fromfile(args.config) # 用 cfg.key 的值替换 ${...cfg = Config.fromfile(args.config) # 从配置文件路径args.config中加载配置信息 # 用cfg.key的值替换${key}的占位符...# 确定工作目录的优先级：CLI > 文件中的段 > 文件名 if args.work_dir is not None: # 如果命令行参数中指定了 work_dir，则更新配置文件中的
本范例我们使用 ultralytics中的YOLOv8目标检测模型训练自己的数据集，从而能够检测气球。 #安装 !...然后写一个yaml的数据集配置文件。...│ ├── val0.txt │ └── val1.txt └── test ├── test0.txt └── test1.txt 其中标签文件...import get_cfg from ultralytics.yolo.utils import DEFAULT_CFG,yaml_load from ultralytics.yolo.data.utils...但ultralytics的源码结构相对复杂，不便于用户做个性化的控制和修改。 并且，torchkeras在可视化上会比ultralytics的原生训练代码优雅许多。
和text_transform的元素合并到一个列表中 *last_transform, *text_transform # 定义训练管道的第二阶段，包括预处理、YOLOv5KeepRatioResize...=num_training_classes)), # 定义测试配置，包括二值化掩模阈值和快速测试标志 test_cfg=dict(mask_thr_binary=0.5, fast_test...quant_bin), kwargs=dict(), ret_value=ret_value) # 将量化参数和量化二进制文件添加到后端文件列表中...args = parse_args() # 获取部署配置文件路径和模型配置文件路径 deploy_cfg_path = args.deploy_cfg model_cfg_path...) # 确定工作目录的优先级：命令行参数 > 文件中的段落 > 文件名 if args.work_dir is not None: # 如果命令行参数中指定了工作目录，
\YOLO-World\yolo_world\models\detectors\__init__.py # 版权声明，版权归腾讯公司所有 # 导入yolo_world模块中的YOLOWorldDetector...yolo_bricks 模块中的相关类 from .yolo_bricks import ( CSPLayerWithTwoConv, MaxSigmoidAttnBlock,...\YOLO-World\yolo_world\models\losses\__init__.py # 版权声明，版权归腾讯公司所有 # 导入动态损失模块中的CoVMSELoss类 from .dynamic_loss...\YOLO-World\yolo_world\models\necks\__init__.py # 版权声明，版权归腾讯公司所有 # 导入yolo_world_pafpn模块中的YOLOWorldPAFPN...\YOLO-World\yolo_world\__init__.py # 导入当前目录下的 models 模块中的所有内容 from .models import * # noqa # 导入当前目录下的
step1：车牌检测 为了检测许可证，我们将使用基于卷积神经网络的Yolo（You Only Look One）深度学习对象检测体系结构。...实现YOLO V3： 首先，我们准备了一个由700张包含突尼斯车牌的汽车图像组成的数据集，对于每张图像，我们使用一个名为LabelImg的桌面应用程序创建一个xml文件（之后更改为文本文件，其中包含与Darknet.../custom/weights中选择最新的模型，并将其路径或名称放入object_detection_yolo.py文件中，我们还将使用yolov3.cfg文件，仅在该文件中，在训练前放入，以便我们可以先删除训练...像素投影直方图包括查找每个字符的上下限、左下限和右上限，我们操作水平投影以查找字符的顶部和底部位置，一组直方图的值是沿水平方向上特定线的白色像素的总和。...当所有的值沿水平方向的所有直线进行计算，得到水平投影直方图。然后将直方图的平均值用作阈值，以确定上限和下限。直方图分段大于阈值的中心区域记录为由上限和下限分隔的区域。
本范例我们使用 torchkeras来实现对 ultralytics中的YOLOv8实例分割模型进行自定义的训练，从而对气球进行检测和分割。...但ultralytics的源码结构相对复杂，不便于用户做个性化的控制和修改。 并且，torchkeras在可视化上会比ultralytics的原生训练代码优雅许多。...此外，本文的内容对同学们熟悉ultralytics这个库的代码结构也会有帮助。 公众号算法美食屋后台回复关键词：torchkeras，获取本文notebook源代码和balloon数据集下载链接。...仿照 ultralytics/data/yolo/data/datasets 中已有的一些yaml数据集配置文件，构建我们自己的数据集yaml文件。...yaml模型配置文件来实现用户自定义的模型结构。
'is_detection'属性，则提取每个数据批次中'data_samples'的'is_detection'值 batch_detection = [meta['data_samples...self.ann_file = join_path(self.data_root, self.ann_file) # 如果 self.data_prefix 中的路径值不是绝对路径...\YOLO-World\yolo_world\models\dense_heads\yolo_world_head.py # 导入所需的库和模块 import math import copy from...__init__(init_cfg=init_cfg) # 根据norm_cfg中的参数构建规范化层 self.norm = build_norm_layer(norm_cfg...\YOLO-World\yolo_world\models\detectors\yolo_world.py # 导入所需的模块和类 from typing import List, Tuple, Union
(3) 文档和视频资源 YOLO 用户基数非常大，用户水平跨度比较大，因此丰富的文档教程和视频教学至关重要。...以 YOLOv5 为例，用户可以直接通过修改 config 文件中 backbone 的 plugins 参数来实现对插件的管理。...例如为 YOLOv5 增加 MMDetection 中的 GeneralizedAttention 插件，其配置文件如下： _base_ = '....，用户可以轻松修改配置文件来组合各类 YOLO 算法组件，快速实现魔改和自定义需求。...丰富的入门和进阶教程 前面说过文档也是 MMYOLO 中一个重点建设的模块，为此在已经开源的 MMYOLO 中，我们已经提供了诸多文档教程，典型的如下： 学习 YOLOv5 配置文件 YOLOv5 从入门到部署全流程
前言：之前几篇讲了cfg文件的理解、数据集的构建、数据加载机制和超参数进化机制，本文将讲解YOLOv3如何从cfg文件构造模型。...本文涉及到一个比较有用的部分就是bias的设置，可以提升mAP、F1、P、R等指标，还能让训练过程更加平滑。 1. cfg文件 在YOLOv3中，修改网络结构很容易，只需要修改cfg文件即可。...-spp-pan-scale.cfg文件，在代码级别还没有提供支持）。...) if x['type'] == 'yolo'] # [82, 94, 106] for yolov3 yolo layer的获取是通过解析module_defs这个存储cfg文件中的信息的变量得到的...，通过得到的module_defs和module_list变量，通过for循环将整个module_list中的内容进行一遍串联，需要得到的最终结果是YOLO层的输出。
, # 将text_transform中的元素添加到train_pipeline中 ] # train_pipeline_stage2 列表定义，包含一系列数据处理步骤 train_pipeline_stage2...= [ *_base_.pre_transform, # 将_base_.pre_transform中的元素添加到train_pipeline_stage2中 dict(type='...train_pipeline_stage2中，除了最后一个元素 *text_transform # 将text_transform中的元素添加到train_pipeline_stage2中 ]...=num_training_classes)), # 定义测试配置，包括二值化掩模阈值和快速测试标志 test_cfg=dict(mask_thr_binary=0.5, fast_test...和text_transform的元素合并到一个列表中 *last_transform, *text_transform # 定义训练管道的第二阶段，包括预处理、YOLOv5KeepRatioResize
模型加载 加载yolo需要三个文件一个模型结构cfg文件描述了模型的网络结构，一个分类标签文件描述了所有标签的名字例如car，truck等，以及网络结构权重文件。...事实上有很多框架可以选用，tensorflow，pytorch，我们可以根据上述cfg文件，解析并按照定义将网络结构实现出来，之后解析上面的权重文件，将权重一块一块拷贝到对应网络层中。...我们这里不会使用这些（主要是根据cfg实现网络比较繁琐，当然可以加深对yolo的理解，pytorch可以参考这篇博文：[2]），而是受用opencv带的ddn模块中，readNetFromDarknet...注意到这里和boundingbox相关的四个值都是归一化后的结果，需要和实际图片的对应宽度和高度相乘以后才得到最终在图片中的坐标位置。...的中box的p1和p2 分别是左上角和右下角，需要简单计算一下。
对于空间信号，欠采样和过采样就是信号处理中的under-sample和over-sample。其中心思想是根据采样定理，数字信号能保存的最大频率是其采样频率的1/2。...对于非空间信号，欠采样和过采样是对数据的down/sub-sample和up-sample，参考这里。其目的是调整数据量，或者做分类平衡（class balance）。...欠采样：只想用少量数据代表大量的原始数据。比如k-means里用mean代表一簇数据。Random forest也可以认为是对数据点和特征做down-sample。 过采样：生成新数据或重复采样。...观点2 过采样和欠采样是处理非平衡分类问题时的常用手段。 拿二元分类为例，如果训练集中阳性样本有1000个，阴性样本有10万个，两者比例为1：100严重失衡。...欠采样：对多的一类进行少量随机选择，比如我们对10万个阴性样本进行随机选择，抽中2000个（当然原样本中很多样本未被选中），现在两类的比例就变成了1：2，比较平衡。
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