深度 目标halcon

halcon AI读取onnx模型并推理

*程序功能:读取onnx模型并推理dev_update_off()dev_close_window () read_dl_model ('squeezenet.onnx', DLModelHandle)set_dl_model_param (DLModelHandle, 'type', 'class ......
模型 halcon onnx

深度对比:8款主流缺陷管理工具(开源、免费、付费)

如何选择最适合您团队的Bug管理系统?本指南提供了全面的选型建议,并深度对比了8类主流工具如PingCode、Jira、 Mantis等。 ......
管理工具 缺陷 深度 主流 工具

《动手学深度学习 Pytorch版》 6.1 从全连接层到卷积

6.1.1 不变性 平移不变性(translation invariance): 不管检测对象出现在图像中的哪个位置,神经网络的前面几层应该对相同的图像区域具有相似的反应,即为“平移不变性”。 局部性(locality): 神经网络的前面几层应该只探索输入图像中的局部区域,而不过度在意图像中相隔较远 ......
卷积 全连 深度 Pytorch 6.1

深度学习---图像目标检测网络

前面介绍了图像分类网络,并重点解析了ResNet及其应用以及MobileNet系列的轻量化分类网络,这一篇接着介绍图像目标检测网络。 目标检测具有巨大的实用价值和应用前景。 应用领域包括人脸检测、行人检测、车辆检测、飞机航拍或卫星图像中道路的检测、车载摄像机图像中的障碍物检测、医学影像在的病灶检测等 ......
深度 图像 目标 网络

使用深度远程启动管理器配置BMC DHCP管理地址的方法

1.请确保服务器BMC 口或者/IDRAC口是DHCP状态,才可以使用深度工具分配地址;若BMC配置过静态地址,请使用静态地址登录; 2.配置好自己笔记本的 ip(例如:192.168.10.1),用网线与 ipmi 独立管理口直连;笔记本请务必关闭防火墙和杀毒软件; 3.可自行网上下载深度远程启动 ......
深度 地址 方法 DHCP BMC

深度学习(十四)——优化器

反向传播可以求出神经网路中每个需要调节参数的梯度,优化器可以根据梯度进行调整,达到降低整体误差的作用。本节我们对优化器进行介绍。 ......
深度

微信小程序获取深度合成类目资质

各大应用商店和微信小程序平台对于应用了「应用含深度合成或生成式人工智能服务」的应用都有这比较严格的资 ......
合成类 资质 深度 程序

python扫描目标端口

import socketfrom datetime import datetime# 线程池from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool# 目标IPremote_server_ip = "192.168.88.128"# 目标ip启用端口 ......
端口 目标 python

Docker 深度清除镜像缓存 (overlay2)

Docker 深度清除镜像缓存 (overlay2) 一般情况下,运维清理镜像是通过命令 docker rm i 删除镜像的。但是这条命令不会删除docker build命令产生的缓存文件。 这个时候需要使用 docker system 的系列命令来做相关处理。 docker system --he ......
缓存 深度 overlay2 镜像 overlay

cmake设置目标文件的绝对路径

通常Linux问题不大,Windows下老是会出现Debug和Release目录 ,导致不一致 这样设置即可 set(CMAKE_RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY_DEBUG ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/../bin) set(CMAKE_RUNTIME_ ......
路径 目标 文件 cmake

开发环境篇之HALCON数据结构

开发环境篇之HALCON基础 目录基本数据分类图标类数据Image(图片)Pixel:像素Channel:通道Domain:域图片操作Region(区域)Region操作XLD(轮廓)XLD操作Control(控制类数据)数据监视数组Iconic数组(Objects)Control数组(Tuple) ......
数据结构 结构 环境 数据 HALCON

【计算机视觉开发(二)】: 基于yolov5实现调用视频、摄像头进行目标检测

前言: 上一篇文章写了初步的使用yolov5进行图片的检测,移步:【计算机视觉开发(一)】: yolov5与python环境安装 这一篇继续上文没写完的内容,利用电脑摄像头或者手机ip摄像头进行目标检测。 视频检测 保持cmd进入虚拟环境,命令: conda activate your_env_na ......
摄像头 视觉 目标 计算机 yolov5

论文研读_大规模多目标优化问题的两阶段多任务转换框架

本文的创新点在哪里 采用两阶段框架的方式来处理大规模多目标优化问题 第一阶段,采用多任务优化策略和双向搜索策略,它将多目标问题改编为决策空间中的多任务问题,以增强收敛性 利用双向搜索策略与 MFEA 相结合,将多目标问题转化为多任务问题 第二阶段,提出的算法将多任务优化应用到基于目标空间中的参考点的 ......
大规模 框架 阶段 任务 目标

《动手学深度学习 Pytorch版》 5.5 读写文件

5.5.1 加载和保存 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F x = torch.arange(4) torch.save(x, 'x-file') # 使用 save 保存 x2 = torch ......
深度 Pytorch 文件 5.5

《动手学深度学习 Pytorch版》 5.6 GPU

5.6.1 计算设备 import torch from torch import nn torch.device('cpu'), torch.device('cuda:0') # cuda等价于cuda:0(只有一块显卡没法试别的块号) (device(type='cpu'), device(ty ......
深度 Pytorch 5.6 GPU

leetcode 二叉树的最大深度

给定一个二叉树 root ,返回其最大深度。 二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 示例 1: 输入:root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出:3 示例 2: 输入:root = [1,null,2] 输出:2 解题思路 这里可以转化思路为 ......
深度 leetcode

m基于深度学习网络的动物识别系统matlab仿真,带GUI界面

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 基于深度学习网络的动物识别系统是一种利用深度学习技术来进行动物识别和定位的系统。这种系统的工作原理是,通过使用深度神经网络对图像或视频进行分析,以识别出其中的动物并确定其位置。 深度学习网络,特别是卷积神经网络(CNN ......
学习网络 深度 界面 动物 matlab

《动手学深度学习 Pytorch版》 5.4 自定义层

5.4.1 不带参数的层 import torch import torch.nn.functional as F from torch import nn class CenteredLayer(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() ......
深度 Pytorch 5.4

【专题】进一步促进数字经济和实体经济深度融合:加速工业互联网建设报告PDF合集分享(附原数据表)

原文链接:https://tecdat.cn/?p=33647 这份报告合集是基于中国工业产业升级和智能制造的大背景而展开的。报告合集分析了工业互联网平台市场的发展阶段、平台玩家的产品和服务的底层逻辑以及变化趋势,并探讨了补贴减少、数据归属权之争、标准化与盈利模式、ChatGPT等因素对工业互联网平 ......
经济 数据表 实体 深度 互联网

深度融入垂直行业是物联网未来发展必由之路

未来十年,物联网企业必须躬身入局、融入垂直行业,和客户一道、深入一线、优势互补、强强联合才是未来发展的必由之路。 ......
必由之路 深度 行业

【深度学习】修改jupyter记事本的内核

问题描述 在使用 juypter 记事本执行 ipynb 文件时,默认使用的内核是 Python3 如果这个环境不包含我们所使用的库,比如 pytorch 的库,当我们的代码中调用 pytorch 的一些库方法时,如下面的代码: import torch 此时执行就会报错,会提示找不到对应的模块: ......
内核 深度 记事本 jupyter

基于机器视觉工具箱和形态学处理的视频中目标形状检测算法matlab仿真

1.算法理论概述 目标形状检测是计算机视觉领域的重要任务之一,旨在从视频序列中自动检测和识别特定目标的形状。本文介绍一种基于机器视觉工具箱和形态学处理的视频中目标形状检测算法。该算法结合了图像处理、特征提取和机器学习等技术,能够快速且准确地检测目标的形状,并在实时视频中实现高效运行。该算法的主要步骤 ......
形态学 工具箱 算法 形状 形态

《动手学深度学习 Pytorch版》 5.3 延后初始化

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 下面实例化的多层感知机的输入维度是未知的,因此框架尚未初始化任何参数,显示为“UninitializedParameter”。 net = nn.Sequential(nn. ......
深度 Pytorch 5.3

RK3568开发笔记(八):开发板烧写buildroot固件(支持hdmi屏),搭建Qt交叉编译开发环境,编译一个Demo,目标板运行Demo测试

前言 前面发现开发板用ubuntu固件发现空间不够,本篇使用buildroot固件,来实现目标板运行qt界面应用。 烧写buildroot固件 这部分更详细的参照《RK3568开发笔记(六):开发板烧写ubuntu固件(支持mipi屏)》的步骤,本质上烧写都是一样的,只是不同的update.img。 ......
固件 Demo buildroot 目标 环境

基于深度学习的图像识别技术研究

基于深度学习的图像识别技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向,它已经在多个领域取得了巨大的成功。下面是关于这一技术研究的一些重要方面: 1. 卷积神经网络 (CNNs): CNNs 是深度学习中用于图像识别的基本工具。它们模拟了人类视觉系统的工作原理,通过一系列卷积和池化层来提取图像中的特征。 2. ......
深度 图像 技术

Go语句与表达式深度解析:全案例手册

关注公众号【TechLeadCloud】,分享互联网架构、云服务技术的全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕,复旦机器人智能实验室成员,阿里云认证的资深架构师,项目管理专业人士,上亿营收AI产品研发负责人。 语句 语句是Go编程语言中完成特定操作的单 ......
表达式 语句 深度 案例 手册

Swift 值类型和引用类型深度对比

值类型和引用类型的概念 他们在内存中时如何存储的? 值类型和引用类型分别有哪些表现? 如果将两者混合使用会怎样? 什么时候使用值类型,什么时候使用引用类型? 定义值类型和引用类型 Swift有三种声明类型的方式:class,struct和enum。 它们可以分为值类型(struct和enum)和引用 ......
类型 深度 Swift

图片分辨率/尺寸/位深度/内存大小的关系

首先说尺寸,就是指宽高,例如图片尺寸为1080*720,就表示宽1080,高720,即有1080*720个像素点 分辨率指的是一英寸内有多少个像素点,常见的分辨率有72,我们常说的6寸照片,就有6*72个像素,所以说一个图片的尺寸是固定的,如果分辨率越小,那么打印的图片就越大,同理,分辨率越大,打印 ......
深度 分辨率 尺寸 大小 内存

通过FPGA实现基于RS232串口的指令发送并控制显示器中目标位置

1.算法理论概述 通过FPGA实现基于RS232串口的指令发送并控制显示器中目标位置是一种常见的应用场景,用于实现对显示器中目标位置的控制。该系统利用FPGA芯片作为主控制器,通过RS232串口与计算机或其他设备进行通信,接收指令并解析,然后控制显示器中目标位置的移动。该系统的主要原理是利用FPGA ......
串口 指令 显示器 位置 目标

Pytorch深度学习零基础入门知识

DL 跑代码必须知道的事情 损失值 损失值的大小用于判断是否收敛,比较重要的是有收敛的趋势,即验证集损失不断下降,如果验证集损失基本上不改变的话,模型基本上就收敛了。 损失值的具体大小并没有什么意义,大和小只在于损失的计算方式,并不是接近于0才好。如果想要让损失好看点,可以直接到对应的损失函数里面除 ......
入门知识 深度 Pytorch 基础 知识