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

欧洲AI规范先行,值得肯定与借鉴 --- 我看欧盟发布AI道德规范 [事件回放] 近日,据外媒报道,欧盟委员会(EC)任命的人工智能高级专家小组发布了AI开发和使用的道德草案,内容长达37页,提出可信赖AI应具备两大要素,以及AI不可为的基本原则. 欧盟AI道德准则草案指出,可信赖的AI有两个组成要素:一.应尊重基本权利,适用法规.核心原则和价值观,以确保“道德目的”,二.兼具技术鲁棒性和可靠性,AI技术必须足够稳健及强大以对抗攻击,以及如果AI出现问题,应该有“应急计划”. 另外,可信赖AI的

第一章.前言 以前是用heapster来收集资源指标才能看,现在heapster要废弃了从1.8以后引入了资源api指标监视 资源指标:metrics-server(核心指标) 自定义指标:prometheus,k8s-prometheus-adapter(将Prometheus采集的数据转换为指标格式)     k8s的中的prometheus需要k8s-prometheus-adapter转换一下才可以使用 新一代架构:     核心指标流水线:         kubelet,metric

一. 原先版本是用heapster来收集资源指标才能看,但是现在heapster要废弃了. 从k8s v1.8开始后,引入了新的功能,即把资源指标引入api: 在使用heapster时,获取资源指标是由heapster自已获取的,heapster有自已的获取路径,没有通过apiserver,后来k8s引入了资源指标API(Metrics API),于是资源指标的数据就从k8s的api中的直接获取,不必再通过其它途径. metrics-server: 它也是一种API Server,提供了核心的M

不得不说千万不要随意更改版本,我用的1.13的版本,然后学到这一步时,还因yaml文件不同,卡住了很久,然后各种google才找到解决办法  https://www.linuxea.com/2112.html 以前是用heapster来收集资源指标才能看,现在heapster要废弃了. 从k8s v1.8开始后,引入了新的功能,即把资源指标引入api. 资源指标:metrics-server 自定义指标: prometheus,k8s-prometheus-adapter 因此,新一代架构: 1

运行时性能表现(runtime performance)指的是当你的页面在浏览器运行时的性能表现,而不是在下载页面的时候的表现.这篇指南将会告诉你怎么用Chrome DevToos Performance功能去分析运行时性能表现.在RAIL性能评估模型下,你可以在这篇指南中可以学到怎么去用这个performance功能去分析Response, Animation, 以及 Idle 这三个性能指标. 让我们开始吧 在这篇指南中,我们会用Performance工具去分析一个现有的在线DEMO,然后教

2018俄罗斯世界杯如火如荼的进行中,第一轮各种冷门,让大家的确大跌眼界,尤其是那些买球的同志们,慌得一笔,还敢继续买吗?话说来,看球归看球,学习还是不能落下,我们来学习Chrome Devtool Performance工具的应用,如果你还没了解过or不熟练的童鞋,面试的时候被问到,会不会慌得一P.不要慌,现在就带你飞! 什么是Chrome Devtool Performance? Chrome Devtool Performance,是基于谷歌浏览器下的一个开发调测工具,它的前身不是叫Per

Fakeapp软件的使用主要分成了三个步骤, 使用之前请确保你的电脑配置还可以,推荐配置是:一张显存大于4G的N卡.Fakeapp是有支持CPU选项,但是用CPU跑非常慢. 获取脸部图片 训练模型 生成视频 在开始之前你需要先准备两个视频,一个是A视频,一个是B视频,换脸软件可以把B的脸换到A上面.这里加上A视频是FBB(范冰冰),B视频是FTM(冯莫提).这两个视频放在一个叫workspace的目录里面.下面的路径都为相对G:\FakeApp\workspace\的路径,路径并没有特殊要求,你

对象检测是迄今为止计算机视觉中最重要的应用领域.然而,小物体的检测和大图像的推理仍然是实际使用中的主要问题,这是因为小目标物体有效特征少,覆盖范围少.小目标物体的定义通常有两种方式.一种是绝对尺度定义,即以物体的像素尺寸来判断是否为小目标,如在COCO数据集中,尺寸小于32×32像素的目标被判定为小目标.另外一种是相对尺度定义,即以物体在图像中的占比面积比例来判断是否为小目标,例如国际光学工程学会SPIE定义,若目标尺寸小于原图的0.12%则可以判定成小目标. SAHI: Slicing Aid

你们对力量一无所知 引言 回顾上文,我们谈完了World和Level级别的逻辑操纵控制,如同分离组合的AController一样,UE在World的层次上也采用了一个分离的AGameMode来抽离了游戏关卡逻辑,从而支持了逻辑的组合.本篇我们继续上升一个层次,考虑在World之上,游戏还需要哪些逻辑控制? 暂时不考虑别的功能系统(如社交系统,统计等各种),单从游戏性来讨论,现在闭上眼睛,想象我们已经藉着UE的伟力搭建了好了一个个LevelWorld,嗯,就像<西部世界>一样,场景已经搭建好了,

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第五章:荣耀之钥:度量成功 我们的分析师常常得不到我们应得的喜欢,尊重和资金,因为我们没有充分地衡量一个黄金概念:成果.因为我们拥有大量的数据,我们投入去对访问量.时间和回报进行报告.但是只有我们在关心这些指标.然而,我们的老板会关心一些更简单的东西:今天Web为我做到了什么? 本章将讲述衡量网站的成果的艺术和科学.它会包含明显的指标(转化量,是的!),它也会包含超越电子商务转化率的生活. 它会延伸你的思考,考虑其他的对成功

云端融合真的来了?快听CTO们怎么讲云端融合下,技术创新怎么破? 快听CTO箴言  云喊了很多年,对于很多普通的技术人,心中有很多疑问:云端融合到底意味着什么,对公司的技术体系有什么影响,未来又会走向何方,有哪些技术上的创新机会正在发生和将要发生?在2016AppCan移动开发者大会上,5位奋战在技术和用户需求第一线的CTO和CEO们,进行了一场深入的对话,将云端融合的前世今生,娓娓道来. 近9千字分享,相信会给你一些启发: 独立CIO.<移动平台>主编 陈其伟开场白:我们在座的,有做移动开发

常见工作中,计算机系统的资源主要包括CPU,内存,硬盘以及网络,过度使用这些资源将使系统陷入困境.本系列一共四篇博文,结合我在实习期间的学习,介绍一些常见的Linux系统排障工具及方法. 第1篇——内存篇 第2篇——CPU篇 第3篇——磁盘I/O篇 第4篇——网络篇 事实上,当上述服务器系统资源中的任何一个遭遇瓶颈,都会带来服务器性能的下降,典型的症状就是系统运行迟缓. 本文从以下几个角度介绍Linux系统内存相关的排查. 1. 内存的使用率如何查看,使用率真的很高吗 2. 内存用在哪里了 3.

工作了一两年的 PHPer 大概都多多少少知道一些性能分析的工具,比如 Xdebug.xhprof.New Relic .OneAPM.使用基于 Xdebug 进行 PHP 的性能分析,对于本地开发环境来说是够用了,但如果是线上环境的话,xdebug 消耗较大,配置也不够灵活.相比 Xdebug ,xhprof 性能消耗较小,但是 xhprof 注入代码后我们还需要实现保存 xhprof 数据以及展示数据的 UI,听起来似乎又是一大堆工作. 很多人都知道,New Relic 和 OneAPM 是

CosCos2D-android 学习总结 资料: Android游戏开发视频教程 Cocos-android-1代码包下载 直接上代码: MainActivity中Cocos常规写法: //cocos2d 会把图形绘制在 view 上 private CCGLSurfaceView view = null; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceSta

PHP 7.0发布,网上关于新版的介绍很多,介于 7.0 在正式发布之前已经发过若干个 Beta.8个 RC,应该不会出现重大问题.今日我将一台机器升级至 PHP 7.0 并将有关信息记录如下. 本人使用 Ubuntu 12.04 LTS,在网上已经找到 7.0 正式版的 ppa,所以不需要编译,使用如下命令可直接安装. 安装 PHP7.0与扩展 sudo add-apt-repository ppa:ondrej/php-7.0 sudo apt-get update sudo apt-get

概要:使用Adapter的注意事项与优化方案本文的例子都可以在结尾处的示例代码连接中看到并下载,如果喜欢请star,如果觉得有纰漏请提交issue,如果你有更好的点子可以提交pull request.本文的示例代码主要是基于CommonAdapter这个库编写的,若你有其他的技巧和方法可以参与进来一起完善这篇文章.固定连接:https://github.com/tianzhijiexian/Android-Best-Practices/blob/master/2015.10/adapter/ad

笔者寄语:机器学习中交叉验证的方式是主要的模型评价方法,交叉验证中用到了哪些指标呢? 交叉验证将数据分为训练数据集.测试数据集,然后通过训练数据集进行训练,通过测试数据集进行测试,验证集进行验证. 模型预测效果评价,通常用相对绝对误差.平均绝对误差.根均方差.相对平方根误差等指标来衡量. 只有在非监督模型中才会选择一些所谓"高大上"的指标如信息熵.复杂度和基尼值等等. 其实这类指标只是看起来老套但是并不"简单",<数据挖掘之道>中认为在监控.评估监督模型

完成一套精准,漂亮图形化监控系统从这里开始第一步 Telegraf是收集和报告指标和数据的代理 它是TICK堆栈的一部分,是一个用于收集和报告指标的插件驱动的服务器代理.Telegraf拥有插件或集成功能,可直接从运行的系统获取各种指标,从第三方API获取指标,甚至通过StatsD和Kafka消费者服务来收听指标.它还具有输出插件,可将指标发送到各种其他数据存储,服务和消息队列,包括InfluxDB,Graphite,OpenTSDB,Datadog,Librato,Kafka,MQTT,NSQ

最近碰到一个问题,Client 端连接服务器总是抛异常.在反复定位分析.并查阅各种资料搞懂后,我发现并没有文章能把这两个队列以及怎么观察他们的指标说清楚. 问题描述 场景:Java 的 Client 和 Server,使用 Socket 通信.Server 使用 NIO. 问题: 间歇性出现 Client 向 Server 建立连接三次握手已经完成,但 Server 的 Selector 没有响应到该连接. 出问题的时间点,会同时有很多连接出现这个问题. Selector 没有销毁重建,一直用的

Verilog HDL Verilog HDL是在C语言的基础上发展起来的一种硬件描述语言,语法较自由.VHDL和Verilog HDL两者相比,VHDL的书写规则比Verilog HDL烦琐一些,但Veri log HDL自由的语法也容易让少数初学者出错.国外电子专业很多会在本科阶段教授VHDL,在研究生阶段教授Verilog HDL.它们的共同特点是利于由顶向下设计,利于模块的划分与复用,可移植性好,通用性好,设计不因芯片的工艺与结构的变化而变化,更利于向ASIC的移植.Verilog HD