YOLOv3-SPP介绍_阿菜的博客-CSDN博客blog.csdn.net/qq_39056987/article/details/104327638
社区支持:如果你仍然无法解决问题,不妨寻求社区的帮助。在GitHub、CSDN或其他相关论坛中提问,并附上详细的错误信息和你的代码片段。其他开发者可能已经遇到了类似的问题,并愿意分享他们的解决方案。 总之,解决这类错误需要细心地分析代码,理解数据类型和操作的要求,并适时地调整代码逻辑。通过不断调试和测试,最终你可以...
上篇文章:https://blog.csdn.net/huangliniqng/article/details/82185983 讲解了打开蓝牙设备和搜索蓝牙设备,这篇文章来讲解蓝牙配对和蓝牙连接 1...蓝牙配对 搜索到蓝牙设备后,将设备信息填充到listview中,点击listiew则请求配对 蓝牙配对有点击配对和自动配对,点击配对就是我们选择设备两个手机弹出配对确认框,点击...
5.1 安装pyinstaller 下载pyinstaller源码,有时候用git拉取下来网速很慢,这里可以从csdn下载我上传的最新版本(20181026更新的) 然后解压这个源码到某个目录,cmd进入这个解压目录,通过以下命令安装:python setup.py install 5.2 打包输出exe程序 然后来到我们的.py源码目录,通过以下命令打包成exe文件: pyinstaller -F -w ...
使用AlexNet网络结构。第7层输出的特征(4096维)输入进SVM,第5层输出的特征进行Bounding box回归。 使用ImageNet对CNN模型进行预训练 pre-train. 然后将 Softmax 层改成 (N+1)-way(1000-way换成21-way或者201-way等根据数据集不同有所差异),在Selective search 方法生成的所有区域上对预训练好的CNN模型进行微调...
SPPnet对R-CNN最大的改进就是特征提取步骤做了修改,其他模块仍然和R-CNN一样。特征提取不再需要每个候选区域都经过CNN,只需要将整张图片输入到CNN就可以了,ROI特征直接从特征图获取。和R-CNN相比,速度提高了百倍。 SPPnet缺点也很明显,CNN中的conv层在微调时是不能继续训练的。它仍然是R-CNN的框架,离我们需要...
SPP 最近看到一款隧道工具,其特点引起了我的注意: 支持的协议:tcp、udp、rudp(可靠udp)、ricmp(可靠icmp)、rhttp(可靠http)、kcp、quic,但是不支持(dns协议) 支持的类型:正向代理、反向代理、socks5正向代理、socks5反向代理 协议和类型可以自由组合
SPPNet有两个最大的创新点:特征抽取共享化、SPP layer。 特征抽取共享化:大大简化了原本R-CNN设计中的巨大计算量,让原本需要分别单独进行特征抽取的各proposal可以放在一块,一起一次性完成特征抽取。后续所有的检测网络,无不继承了此思想。可以说,SPPNet推动了Detection的发展。
采取过分割手段,将图像分割成小区域,再通过颜色直方图,梯度直方图相近等规则进行合并,最后生成约2000个建议框的操作。具体可见https://blog.csdn.net/mao_kun/article/details/50576003 step0:生成区域集R step1:计算区域集R里每个相邻区域的相似度S={s1,s2,…} (颜色、纹理、尺寸和空间) ...
Bluez SPP实现代码分析(转),源:http://blog.csdn.net/walkingman321/article/details/7218705本文分析蓝牙协议栈中蓝牙转串口(SPP)部分的实现。1.基本概念Bluez提供了蓝牙转串口的功能,应用程序可以通过dbus接口控制bluez的串口功能。1.1启动SPP服务等待...