YOLO3主要的改进有：调整了网络结构；利用多尺度特征进行对象检测；对象分类用Logistic取代了softmax。...，在YOLO3更进一步采用了3个不同尺度的特征图来进行对象检测。...YOLO2已经开始采用K-means聚类得到先验框的尺寸，YOLO3延续了这种方法，为每种下采样尺度设定3种先验框，总共聚类出9种尺寸的先验框。...小结 YOLO3借鉴了残差网络结构，形成更深的网络层次，以及多尺度检测，提升了mAP及小物体检测效果。...图7 YOLOv3与其它模型的性能对比[1] 不过如果要求更精准的预测边框，采用COCO AP做评估标准的话，YOLO3在精确率上的表现就弱了一些。如下图所示。
数据集的准备 数据集标签制作工具下载：https://github.com/tzutalin/labelImg 运行prepare.py将数据集划为训练集，验证集和测试集 训练模型 加载权重，将权重h5
Video @Scale 2019的演讲，演讲者是来自亚马逊Resilience Engineering部门的Olga Hall，演讲题目为“Video load testing”，演讲介绍了亚马逊的视频服务的演进过程...，以及如何进行负载测试。...从人工手动进行负载测试，到建立常青树计划，到添加工程分支，到实现内部的各种工具，再到现在的全自动的部署测试，亚马逊服务在进行不断升级。现在，Prime Video可以每周运行3次全自动的部署测试。...为此需要做常规的负载测试，例如服务能以多快的速度进行扩展部署等等。 负载的变化会如何影响服务的性能？ 为此需要进行性能测试，包括在不同负载下的视频延迟、下载通量、误码崩溃等方面的性能。...附上演讲视频： http://mpvideo.qpic.cn/0bf2baaauaaadaaful3ek5pfacgdbieaacqa.f10002.mp4?
YOLO3用logistic regression为每个bounding box预测一个分数。算法只为每个真值匹配一个最优的先验框。...3、结合不同卷积层的特征，提取更细粒度的信息，做多尺度预测 YOLO3用3个不同的尺度预测boxes，网络采用类似特征金字塔的概念，从不同的尺度提取特征。...如图所示： 5、预测更多目标 YOLO3仍然使用k-均值聚类来确定模板框，为每个网格预测9个bounding boxes（YOLO2只有5个、YOLO1只有2个），这样可以提高recall。...二、代码理解 1、构造残差块 2、darknet53网络结构，用于提取特征（使用了残差块） 3、yolo块（图中Convs） yolo3在Darknet53提取的特征层基础上，又加了针对3种不同比例的...feature map的block，这样来提高对小物体的检测率 4、构造yolo3模型结构，输出三种尺度的卷积层（conv2d_59, conv2d_67, conv2d_75） 5、目标检测模块
一：下载YOLO3项目 git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet 二：修改makefile配置 如果不使用相关功能，不必修改路径。...八：测试 .
短视频编辑SDK测试有一段时间了，因此抽时间对编辑SDK的相关内容进行简要复盘。功能说明短视频编辑SDK支持gif，不同格式的图片，视频文件的拼接导入，编辑，添加特效，合成导出等功能。...由此，也需要我们在测试过程中对相关知识进行学习了解，譬如常见的音视频文件格式，视频数据的颜色空间等。...输入素材文件的格式类型在根据需求实际测试过程中，我总结出以下需要覆盖的素材文件类型（测试设备主要为iPhone设备）由于源素材的格式类型众多，确实会在一定程度上增加测试的繁琐性。...那么在实际测试过程中不可忽视的就是相关操作的叠加。假设我们导入一段时长20s的视频，从视频的起始位置到结束位置添加背景音乐后，对其进行2倍速变速操作。...问题举例测试过程中的确也遇到了不少问题，其实也是由于我们上面说到的一些注意点没有考虑全面导致的，试举两例：1.iPhone7+iOS11拍摄的视频导入demo崩溃原因：iPhone7（及以上）+iOS11
视频的 A/B 测试不仅仅是调整建议或挑选完美的缩略图的问题。视频的每个方面都受益于快速实验，包括基础设施--流媒体算法、编解码器、比特率、缓存策略、网络拥堵控制算法。...目录 大多数学科都是从艺术中发展起来的 艺术+科学：市场营销 短视频的推出 一个分歧的故事 实际路径 功能发布前会自动进行 A/B 测试 大多数学科都是从艺术中发展起来的 许多学科都是从艺术开始的，并随着时间的推移演变成艺术与科学的混合体...找到一种方法来快速而廉价地测试一个想法，主讲人体会到了向用户学习的实验是多么强大。...在视频链路的每一层都建立了新的功能，把它们作为 AB 测试发给用户，并在决定这个变化是否对我们的用户有好处之前捕捉到对指标的影响。...功能发布前会自动进行 A/B 测试 在视频链路的每一层，从产品和用户体验到我们用来传输视频的网络协议，都因为实验而不断发展。
由于 YouTube 不提供下载，所以你可以通过上百的站点，脚本，扩展和程序下载 YouTube 视频。最初，适合下载的格式是 FLV，这种格式只能使用 Adobe Flash 来播放。...然后 YouTube 开始测试高清晰视频（包括 MP4），所以现在可以把 YouTube 视频导出成 MP4 格式。...video_id=ID&t=SIGNATURE&fmt=18 ID 不用说就是 YouTube 上每个视频的唯一 ID。...然后当你在 YouTube 上浏览到你喜欢的视频的时候，点击下刚才的那个 bookmarklet 就会弹出一个下载窗口。...自己也开始提供视频下载了，在美国新任总统奥巴马的 YouTube 频道 ChangeDotGov 中，在视频播放器的下方已经有下载链接： YouTube 视频下载链接 虽然正如上面说的，我们可以通过很多网站或者程序下载到
1、准备了151张含有汉字的图像，将这些图像放在keras-yolo3-master\VOCdevkit\VOC2007\JPEGImages
最近做了一个新的项目,需要将图片或者视频中的人员是否戴安全帽识别出来,并且在网站上进行显示.使用Tensorflow + yolo3,后端框架为Django。...本机配置为AMD4600+1650显卡 2022.3.27日更新： 已完成对外部摄像头的测试，功能正常！...2022.3.20 日更新： 1.重新使用Flask 写了后端 2.将视频识别的结果返回到了网页中，而不是传统的cv 窗口显示。...存在问题：内存堆积，停止请求后，测试发现cv2还会持续读取视频数据一段时间，如果此时再次进行视频或者摄像头识别容易造成内存泄露问题，暂未解决，持续优化中。...视频地址：tensorflow+yolo安全帽识别优化版_哔哩哔哩_bilibili https://www.bilibili.com/video/BV1Aq4y1q7Hk?
经过前辈指点方向，我网上找了rtmp视频的测试工具，简直了，原因竟然是！。。。后台给我的地址格式不正确。 听说rtmp协议有自己的解码规范，所以地址也是有规范的。...我之所以是没有往地址方面想，是因为我们俩手机安装了easyrtmp和easyplayer进行测试，一个推流一个拉流，没毛病，我就以为地址是正确的。。操心阿。...总之，我学到了啥都应该首先应该测试资源是可用的。.../objs/sb_rtmp_load -c 1 -r rtmp://127.0.0.1:1935/live/livestream 上面的地址换成自己要测试的地址就好。
小编这次分享主要是视频相关的专项测试，音频相关的暂不涉及。 我们直接切入正题，关于视频通话质量对比，需要一些对比项，这里是从以下5个方面进行数据对比：码率、帧率、分辨率、清晰度、时延。...测试时，需要等待视频通话稳定一段时间，取的数据才有意义，取最大、最小值都意义不大。视频通话分别率刚开始可能会低一些，等网络稳定后视情况，应该会增加分辨率，所以取的分辨率需要等稳定后再取。...上面说了手机APP分辨率、码率、帧率的测试方法，接下来说一下时延和清晰度。...视频专项测试方法 视频清晰度测试方法 ? 具体操作如下：在音视频实验室，有专门的设备。...到此，手机APP五项性能数据测试方法就全部介绍完成；接下来介绍同类型的产品视频通话，这5项数据需要如何获取。想要得到码率、帧率、分辨率这些数据只能通过一些其他方法。
最近有些空闲，有点时间，想录个视频，给粉丝看看。...本人使用Java语言基于httpclient做了一个测试框架，包括功能、自动化和性能测试的能力，之前都是写一些文章分享一些案例，打算做一些新的尝试，希望效果能比文字更好一些。...本系列视频内容也是多基于这个框架来讲，番外的视频另说。 首先录了一个HTTP接口扫盲的视频，主要分享了一些HTTP基础，力推一本书《图解HTTP》，可以从之前的文章获取图解HTTP脑图。...dis_k=30ac828cab47ae08b5684e4abafa1eae&dis_t=1584944668 下面是介绍测试框架中接口功能测试最重要的两个类ClientManage和FanLibrary...这个类里面的内容是不用更改的，只要几个配置还有一个初始化方法（性能测试专用），性能测试使用的以后会专门讲解。如果你想直接上手框架做测试，请等下期视频。
睿智的目标检测26——Pytorch搭建yolo3目标检测平台 学习前言 源码下载 yolo3实现思路 一、预测部分 1、主题网络darknet53介绍 2、从特征获取预测结果 a、构建FPN特征金字塔进行加强特征提取...4、loss的计算过程 训练自己的YoloV3模型 一、数据集的准备 二、数据集的处理 三、开始网络训练 四、训练结果预测 学习前言 一起来看看yolo3的Pytorch实现吧，顺便训练一下自己的数据。...yolo3实现思路 一、预测部分 1、主题网络darknet53介绍 YoloV3所使用的主干特征提取网络为Darknet53，它具有两个重要特点： 1、Darknet53具有一个重要特点是使用了残差网络...annotation_mode为0和2的时候有效 ''' classes_path = 'model_data/voc_classes.txt' ''' trainval_percent用于指定(训练集+验证集)与测试集的比例...，默认情况下 (训练集+验证集):测试集 = 9:1 train_percent用于指定(训练集+验证集)中训练集与验证集的比例，默认情况下 训练集:验证集 = 9:1 仅在annotation_mode
接口框架的基础功能已经讲完了，接下来会分享一些接口测试实践。今天分享了接口一般的业务验证，注册用户和用户登录。借助开源社区提供的接口来做演示。...写了一些测试脚本，针对独立性较高的接口测试项目如何快速验证。没有使用所谓数据驱动，也没有采用断言（使用预警代替），总的来讲，更像BDD一些。中间也用到了多接口相互验证的功能。...” 接口测试中业务验证 ---- gitee地址：https://gitee.com/fanapi/tester 代码 package com.fun; import com.alibaba.fastjson.JSONObject
为了发现失败用例，需要一个很大的测试集，这个测试集合里面包含了一个VR视频集合，以及一个普通视频的集合。这个集合的作用是尽量使VR视频正确识别，又要保证普通视频不会被识别为VR视频。...这个集合最好还要易于增加测试源，用来验证算法的有效性。 测试集的建立 最开始测试集合是到网络上下载VR视频，保存到本地，然后用来测试验证。这种方式的优点是测试的速度很快，因为都是本地视频。...测试集合内的视频（video 表） 当前测试集合的VR视频数量有2500个，普通视频数量有7000 个，由于现在的测试工具尚不支持https的测试源，所以有些视频还没有测试过。...还有一个task表，用来记录每次测试的结果，另外还有一个result表，用来记录每个视频的测试结果。...测试结果（task 表） 具体视频的结果（result 表） 测试流程 测试成效 以上是最近的一次测试结果，更新算法后，验证 VR 视频的成功率提升了 20%，验证非 VR视频的成功率下降了
第三步、后期管理 2、Web性能测试准备工作 3、Web性能测试步骤 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/127598.html原文链接
讲完json对象的操作，今天开始正式进入正题——接口测试。这里的接口指的是HTTP接口测试，主要的请求方法是GET和POST，下面开始讲GET请求的测试实践。...视频专题： FunTester测试框架视频讲解（序） 获取HTTP请求对象--测试框架视频讲解 发送请求和解析响应—测试框架视频解读 json对象基本操作--视频讲解 内容概述 以腾讯天气中一个获取某地天气信息详情的接口为案例...GET请求测试实践 gitee地址：https://gitee.com/fanapi/tester 测试代码 package com.fun; import com.alibaba.fastjson.JSONObject
是一个HTTP代理服务器,HTTP监视器,反转代理服务器，当浏览器连接Charles的代理访问互联网时，Charles可以监控浏览器发送和接收的所有数据。它允许...
之前有了个序FunTester测试框架视频讲解（序），反响不错，今天来讲讲测试框架中另外一个核心的类FanLibrary中获取HttpRequestBase对象的方法。
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