Yolov5目标检测训练模型学习总结 一.YOLOv5介绍 YOLOv5是一系列在 COCO 数据集上预训练的对象检测架构和模型,代表Ultralytics 对未来视觉 AI 方法的开源研究,结合了在数千小时的研究和开发中获得的经验教训和最佳实践. 下面是YOLOv5的具体表现: 我们可以看到上面图像中,除了灰色折线为EfficientDet模型,剩余的四种都是YOLOv5系列的不同网络模型. 其中5s是最小的网络模型,5x是最大的网络模型,而5m与5l则介于两者之间. 相应地,5s的精度小模型

计图(Jittor) 1.1版本:新增骨干网络.JIT功能升级.支持多卡训练 深度学习框架-计图(Jittor),Jittor的新版本V1.1上线了.主要变化包括: 增加了大量骨干网络的支持,增强了辅助转换脚本的能力,降低用户开发和移植模型的难度. JIT(动态编译)功能升级,可支持高性能的自定义算子开发,并降低了用户开发自定义算子的难度. 新增分布式功能,用户无需修改代码,只需要修改启动命令,单卡版本的训练程序可以直接无缝部署到多卡甚至多机上. 此外,Jittor还新增支持了大量神经网络算子,

Yolov3 的 OneFlow 实现 1.简介 YOLO 系列的算法(经典的v1~v3),是单阶段目标检测网络的开山鼻祖,YOLO-You only look once,表明其单阶段的特征,正是由于网络简单,单阶段的效率较快,使其区别于 Faster-RCNN 为代表的两阶段目标检测器,从一开始推出至今,便以速度快和较高的准确率而风靡目标检测领域,受到广泛使用和好评. 而Yolov3是其中的经典和集大成者(当然官方最近也推出了 Yolov4 ),其以融合了残差网络的 Darknet-53 为骨

    本节介绍分层的网络设计模型与基本的网络协议,包括ARP协议,ICMP协议和IP协议.     (1)三层网络架构: 一个好的园区网设计应该是一个分层的设计.一般分为接入层.汇聚层(分布层).核心层三层设计模型. 1)接入层: 解决终端用户接入网络的问题,为它所覆盖范围内的用户提供访问Internet以及其它的信息服务,设计上主张使用性能价格比高的设备. 接入层为用户提供了在本地网段访问应用系统的能力,主要解决相邻用户之间的互访需求,并且为这些访问提供足够的带宽.同时还负责一些访问控制等用

http://wiki.mbalib.com/wiki/%E6%B3%9B%E5%9C%A8%E4%BC%A0%E6%84%9F%E5%99%A8%E7%BD%91%E7%BB%9C 什么是泛在传感器网络 泛在传感器网络是指由智能传感器结点组成的网络,可以以“任何地点.任何时间.任何人.任何物”的形式部署.该技术具有巨大的潜力,可用于在广泛领域内推动新的应用和服务,从安全保卫.环境监控到推动个人生产力和增强国家竞争力. [编辑] 泛在传感器网络的提出 此定义出自2008年2月ITU—T的研究报告

由于项目的需要,老板让我使用arm开发板(友善之臂的tiny6410)搭建无线mesh网络.一般而言,无线自组织网络的网络设备都是由用户的终端设备来充当,这些终端设备既要处理用户的应用数据,比如娱乐,办公等各方面数据,又要充当路由器,来进行路由转发:另一方面,这些用户终端设备的移动性也较强.对于前者,终端设备的绝大多数软硬件资源都花费在了用户的应用数据处理上了,留给网络转发使用的资源所剩无几,因此这些终端设备一般无法胜任大规模的网络拓扑结构.大数据量(比如音.视频多媒体数据)转发的这些任务:对于

对于esp32,其wifi功能还是十分强大的,为了能够良好的完成wifi的相关开发,这里需要计算机网络的结构体系进行大致的了解. 一.网络结构分层 对于计算机网络结构,大体上可以分为5层结构: 物理层:电子设备要组网,第一件事就是要让电子设备能通过电信号连接起来.这种连接可以通过实体的电线,网线,光纤进行也可以通过无线信号来实现. 数据链路层:完成了信号传输,还需要对0和1的定义进行规定(类似低电平为0,高电平为1),同时在传输0,1之后还需要对01进行分组如8bit为一个字节多少字节为一个包之

一.MPLS 介绍 多协议标签交换(Multi-Protocol Label Switching,MPLS)是新一代的IP高速骨干网络交换标准,由因特网工程任务组(Internet Engineering Task Force,IETF)提出. 具体细节查看 百度百科 MPLS      MPLS LDP  使用组播发送Hello包的方式进行邻居关系建立,组播地址:224.0.0.2. 建立连接通过UDP发送Hello包,而且在Hello包里面,包含了发送方的LSR ID.所以在 dis mpl

1.ce , pe属于mpls vpn里的概念.VPN概念中,把整个网络中的路由器分为三类:用户边缘路由器(CE).运营商边缘路由器(PE)和运营商骨干路由器(P):其中,PE充当IP VPN接入路由器.(1).PE(Provider Edge),即Provide的边缘设备,服务提供商骨干网的边缘路由器,它相当于标签边缘路由器(LER).PE路由器连接CE路由器和P路由器,是最重要的网络节点.用户的流量通过PE路由器流入用户网络,或者通过PE路由器流到MPLS骨干网. (2).CE(Custom

全球计算机视觉三大顶会之一 ECCV 2018(European Conference on Computer Vision)即将于 9 月 8 -14 日在德国慕尼黑拉开帷幕.届时,旷视首席科学家孙剑博士将带领团队远赴盛会,助力计算机视觉技术的交流与落地.本文介绍了旷视科技被 ECCV 2018 所接收的一篇论文,该论文提出了一种用于场景理解的统一感知解析网络——UPerNet. 论文名称:<Unified Perceptual Parsing for Scene Understanding>

1  引言 以太网技术由于其开放性好.价格低廉和使用方便等特点,已经广泛应用于电信级别的网络中,以太网的数据传输速度也从早期的10M提高到100M,GE,10GE.40GE,100GE正式产品也于2009年推出. 以太网技术是“即插即用”的,也就是将以太网终端接到IP网络上就可以随时使用其提供的业务.但是,只有“同步的”的IP网络才是一个真正的电信级网络,才能够为IP网络传送各种实时业务与数据业务的多重播放业务提供保障.目前,电信级网络对时间同步要求十分严格,对于一个全国范围的IP网络来说,骨干

整理<CDN技术详解>一书中重要的内容. 互联网与万维网 广义的互联网,由两层组成:一层是以TCP/IP为代表的网络层:另一层是以万维网WWW为代表的应用层.辨识互联网和万维网的区别,是认识CDN的基础. 互联网(网络层) 以TCP/IP为核心的狭义的互联网,实际上是广义互联网的下层,是网络基础.更一般地说就是TCP/IP网络.这一层的主要作用是通过计算机之间的互联,将各种信息的数据报文以极低的成本进行传输,俗称“管道”,所有信息和内容在这个管道里进行传送. 互联网的设计理念是: 网络是中立和

一.UDP UDP:是一个支持无连接的传输协议,全称是用户数据包协议(User Datagram Protocol).UDP协议无需像TCP一样要建立连接后才能发送封装的IP数据报,也是因此UDP相较于TCP效率更高一些,但是由于没有建立连接,UDP只管发送数据,不管数据是否被接收,所以UDP传输数据是不安全的,容易丢包. 通信流程: 服务端 1.创建通信用套接字:socket(AF_INET, SOCK_DGRAM, 0);   和TCP不同之处在于第二个参数改为SOCK_DGRAM. 2.绑

目录 文章目录 目录 前文列表 云网融合 云网融合的应用场景 SD-WAN SD-WAN 的应用场景 企业组网互联 SD-EN 数据中心互联 SD-DCI 云间互联 SD-CX 企业用户接入云 数据中心接入云 多云(Multi-Cloud)互联 SD-WAN 的技术架构 实践案例:企业用户利用 SD-WAN CPE 接入公有云 VPC 专有网络 参考文章 前文列表 <数据中心网络架构的问题与演进 - 传统路由交换技术与三层网络架构> <数据中心网络架构的问题与演进 - 网络虚拟化>

目录 文章目录 目录 前文列表 OpenFlow 源起 从 OpenFlow 衍生 SDN 前文列表 <数据中心网络架构的问题与演进 - 传统路由交换技术与三层网络架构> <数据中心网络架构的问题与演进 - 网络虚拟化> <数据中心网络架构的问题与演进 - CLOS 网络与 Fat-Tree.Spine-Leaf 架构> <数据中心网络架构的问题与演进 - Overlay 网络> OpenFlow 源起 OpenFlow 起源于斯坦福大学的 Clean Sl

CDN的全称是Content Delivery Network,即内容分发网络.其基本思路是尽可能避开互联网上有可能影响数据传输速度和稳定性的瓶颈和环节,使内容传输的更快.更稳定.通过在网络各处放置节点服务器所构成的在现有的互联网基础之上的一层智能虚拟网络,CDN系统能够实时地根据网络流量和各节点的连接.负载状况以及到用户的距离和响应时间等综合信息将用户的请求重新导向离用户最近的服务节点上.其目的是使用户可就近取得所需内容,解决 Internet网络拥挤的状况,提高用户访问网站的响应速度. 简介

一.前言 一个运维有时也要和网络打交道,所以具备最基本的网络知识,对一个运维人员来说是必要的.但,对于我们的工作来说这些并不是重点,因此,我不可能从最基础的网络知识开始讲起.本节内容更多是从一个梳理和总结的角度进行阐述.如若同学们遇到不懂,或不明白的地方,那么你要留心了,你有很多基础性的网络知识还不具备,我建议从网上有针对性的学习一下. 二.网络基础学习体系 网络的知识体系是一个庞大的体系,涉及到路由交换.安全.无线.语言.数据中心等多个方面,所以有很多的内容需要学习和了解. 思科课程体系的大致

问题描述 使用 Azure 虚拟网络,Azure APIM 可以管理无法通过 Internet 访问的 API,达到以保护企业内部的后端API的目的.在虚拟网络中,启用网络安全组(NSG:Network Security Group)来控制出站,入站的端口,我们可以形象的把它比喻成一道门,需要满足条件的流量才能通过这道安全的大门. 通过安全大门以后,我们就需要有路,才能达到目的.而默认的网络路径由Azure的骨干网络控制,如果需要通过公司自己的防火墙(Azure Firewall或企业自己的防火

目标检测是很多计算机视觉任务的基础,不论我们需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别,它都提供了可靠的信息.本文对目标检测进行了整体回顾,第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器,包括Fast R-CNN.Faster R-CNN 和 FPN等.第二部分则重点讨论了包括YOLO.SSD和RetinaNet等在内的单次检测器,它们都是目前最为优秀的方法. 一.基于候选区域的目标检测器 1.1  滑动窗口检测器 自从 AlexNet 获得 ILSVRC 2012 挑战赛冠军后,用 CN

YOLO 在卷积层之后使用了 DarkNet 来做特征检测. 然而,它并没有使用多尺度特征图来做独立的检测.相反,它将特征图部分平滑化,并将其和另一个较低分辨率的特征图拼接.例如,YOLO 将一个 28 × 28 × 512 的层重塑为 14 × 14 × 2048,然后将它和 14 × 14 ×1024 的特征图拼接.之后,YOLO 在新的 14 × 14 × 3072 层上应用卷积核进行预测. YOLO(v2)做出了很多实现上的改进,将 mAP 值从第一次发布时的 63.4 提高到了 78.