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  • 发布了文章 ·
    《YOLOv5全面解析教程》六,YOLOv5使用教程详解(单卡,多卡,多机训练)

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    《YOLOv5全面解析教程》五,计算mAP用到的numpy函数详解

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    《YOLOv5全面解析教程》四,目标检测模型精确度评估

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    NeurIPS 2022顶会成果RTFormer带你一探究竟!

    图像分割作为计算机视觉的三大任务之一,是智慧城市、工业制造、自动驾驶等领域的一项关键技术。相比图像分类和目标检测任务,图像分割预测输出目标在像素级别的精细信息,在计算机视觉任务中具有不可替代的作用。

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    在Jetson Nano上使用TensorRT C++实现YOLOv5模型推理

    前面有一篇文章详细说明了如何在Jetson Nano上安装YOLOv5,然后运行,这里只需在导出的时候导出engine模型文件支持,命令行如下:

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    《YOLOv5全面解析教程》三,IoU深入解析

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    在JetsonNano上编译OpenCV源码与OpenCV C++ YOLOv5程序演示

    Jetson Nano自带的OpenCV版本比较低,Jetpack4.6对应的OpenCV版本为4.1的,有图为证:

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    CVPR2022 人-物交互检测中结构感知转换

    Paper title:Exploring Structure-aware Transformer over Interaction Proposals for Human-Object Interaction Detection

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    《YOLOv5全面解析教程》二,YOLOv5数据集结构解析&如何制作一个可以获得更好训练效果的数据集

    🎉代码仓库地址:[链接]欢迎star one-yolov5项目 获取  最新的动态。 如果您有问题,欢迎在仓库给我们提出宝贵的意见。🌟🌟🌟 如果对您有帮助,欢迎来给我Star呀😊~  本系列教程原文点击 [链接] 可达(保持动态更新教程和源码解读和修复一些bug)。

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    华为智能音箱内部结构

    手边有一款华为的智能音箱, 由于使用起来不太方便, 所以今天打开这款音箱,看看其中的构造和设计原理。

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    《YOLOv5全面解析教程》一,网络结构逐行代码解析

    本教程涉及到的代码在 [链接] ,教程也同样适用于 ultralytics/yolov5 因为 one-yolov5 仅仅是换了一个运行时后端而已,计算逻辑和代码相比于 ultralytics/yolov5 没有做任何改变,欢迎 star 。详细信息请看One-YOLOv5 发布,一个训得更快的YOLOv5

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    One-YOLOv5 发布,一个训得更快的YOLOv5

    为了说明使用 OneFlow 训练目标检测模型的可行性以及性能的优越性,最近我们将 ultralytics 版 YOLOv5([链接])通过import oneflow as torch的方式迁移为了OneFlow后端(对应YOLOv5的commit号为:48a85314bc80d8023c99bfb114cea98d71dd0591)。并对 YOLOv5 中相关的教程进行了汉化,添加了一系列详细的代码解读,原理讲...

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    详解 NVIDIA H100 TransformerEngine

    在H100发布之际,英伟达还带来一个“重磅产品”——Transformer Engine。在Transformer大火之际推出这么一个产品,无疑是炼丹师福音。

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    通过大型语言模型的描述进行视觉分类

    标题:Visual Classification via Description from Large Language Models

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    DytanVO:动态环境中视觉里程计和运动分割的联合优化

    大部分SLAM系统都应用了静态环境假设,这使得它们难以在复杂动态环境中部署。此外,传统的基于学习的SLAM方法往往都是利用目标检测或语义分割剔除动态物体上的特征,但这样有两个弊端:其一是实际环境中的动态物体不一定被预训练,另一是算法无法区分"动态物体"和"静止但可能移动的物体"。

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    Pytorch编译机制的总结(来自吴芃老师)

    吴芃老师对Pytorch的编译机制做了一个比较全面的总结:The nuances of PyTorch Graph Capture​dev-discuss.pytorch.org/t/the-nuances-of-pytorch-graph-capture/501torch.jit.script、torch.jit.trace、torch.fx、LazyTensor、TorchDynamo,几乎把能用的手段都用上了,看上去还是缺少一个完备的方案。只能感慨Python语...

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    FusionPortable: 用于评估不同平台上的定位和建图精度的多传感器校园数据集

    近年来,多传感器融合算法发展迅猛,不同传感器可以相互补充,通过融合提高系统的感知能力。但受限于标定成本和时间同步问题,多传感器数据集却不多。在2022 IROS论文"FusionPortable: A Multi-Sensor Campus-Scene Dataset for Evaluation of Localization and Mapping Accuracy on Diverse Platforms"中,作者提出了一...

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    OpenCV单应性矩阵发现参数估算方法详解

    OpenCV在通过特征描述子完成描述子匹配之后,会得到一些关键点对,我们会把这些关键点对分别添加到两个vector对象中,作为输入参数,调用单应性矩阵发现函数来发现一个变换矩阵H,函数 findHomography 就完成了这样的功能,常见的调用代码如下:

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    MICCAI 2022:基于 MLP 的快速医学图像分割网络 UNeXt

    MICCAI 2022:基于 MLP 的快速医学图像分割网络 UNeXt文章目录前言方法概述UNeXt 架构TokMLP 设计思路实验部分一些理解和总结参考链接前言最近 MICCAI 2022 的论文集开放下载了,地址:[链接] ,每个部分的内容如下所示: {代码...} 其中关于分割有两个部分,Image segmentation I 在 Part IV, 而 Image segmentation II...

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    OpenCV4.X CUDA编译与加速全解析

    OpenCV4.x中关于CUDA加速的内容主要有两个部分,第一部分是之前OpenCV支持的图像处理与对象检测传统算法的CUDA加速;第二部分是OpenCV4.2版本之后开始支持的针对深度学习卷积神经网络模型的CUDA加速。这些内容都在OpenCV的扩展模块中,想要获取这OpenCV CUDA的支持,必须首先编译OpenCV CUDA相关的模块,这里主要是开展...

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