了解如何使用Google Colab在云中运行YOLOv4对象检测。YOLOv4是全新的,与旧版本YOLOv3相比,它具有许多性能和速度升级。YOLOv4是世界上最快,最准确的物体检测系统之一。逐步执行在云中使用暗网检测来运行yolov4的步骤,并利用其强大的功能和速度。全部带有免费GPU!本教程涵盖了所有内容!
问题:近年来,不断增加的城市人口、更复杂的人口密集建筑以及与大流行病相关的问题增加了火灾侦查的难度。因此,为了增强消防人员对火灾事件的快速反应,安装视频分析系统,可以及早发现火灾爆发。
本文主要介绍如何使用 YOLOv4 目标检测模型和 Darknet 框架来创建一个路面坑洞检测系统。(公众号:OpenCV与AI深度学习)
YOLO 算法是非常著名的目标检测算法。从其全称 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection ,可以看出它的特性:
因为出于工作和学习的目的,我的个人电脑操作系统使用的是Ubuntu 18.04 LTS,就目前而言,许多优秀的软件都有Linux版本,虽然Linux的用户群体相对较小,但是其软件生态也在日益完善,而且日常使用浏览器就可以解决许多应用需求。
曾作为忠实的果粉,对于macOS的喜爱是无可替代的,并不是秀优越,毕竟ThinkPad X1等诸多电脑价格并不比MacBook Pro便宜,抛开硬件层面,苹果生态系统的用户体验确实是行业标杆,给人一种贵的有理由的印象,咬咬牙还是可以搞一台的(疫情原因消费降级也能理解)。但是,近两年“巨硬”Microsoft发力了,将用户体验终于摆放到了合适的位置,把软件和硬件的结合做了大量的优化,再回到Windows上作为日常使用的主力机器,突然发现MacBook Pro她不香了。本文简单地分享一下配置使用的经验,经供参考,愿为各位科研生活提供便利。
git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
据说,现在很多小区都上线了AI抓拍高空抛物的黑科技,可以自动分析抛物轨迹,用来协助检查很多不文明行为。
YOLO,全称为You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection,是一种实时目标检测算法。目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务,它不仅需要识别图像中的物体类别,还需要确定它们的位置。与分类任务只关注对象是什么不同,目标检测需要同时处理离散的类别数据和连续的位置数据。YOLO算法基于深度学习的回归方法,它将目标检测问题转化为一个回归问题,使用单个卷积神经网络(CNN)直接从输入图像预测边界框(bounding box)和类别概率。这种方法避免了传统目标检测算法中复杂的多阶段处理流程,如区域提议、特征提取等。
使用gdebi在我们的系统上安装Google Earth包。gdebi能够确保在安装过程中自动获取所有安装必备组建,减少麻烦。如果Ubuntu系统上尚未安装gdebi,建议更新,可以通过以下方式安装:
Linux系统安装好以后,我们需要对这个系统进行简单的配置,其中主要包括以下几部分的内容:
YOLOv4-large在COCO上最高可达55.8 AP!速度也高达15 FPS!YOLOv4-tiny的模型实现了1774 FPS!(在RTX 2080Ti上测试)
在Windows上要使用usrp需要使用Windows版本的GNU Radio,但是用起来的体验一言难尽,打开慢而且闪退几率较大,因而考虑使用Linux版本的GNU Radio,正好Windows系统安装了Linux子系统(WSL,版本为Ubuntu18.04),因而考虑在WSL中安装GNU Radio和UHD驱动,从而实现操作USRP。
Linux 安装双系统 注意:在学习过程中,建议大家在Windows系统里,使用虚拟机软件来安装一个Linux系统。
从今年4月YOLOv4发布后,对于这个目标检测框架,问的最多的问题或许就是:「有没有同学复现YOLOv4的, 可以交流一下么」。由于原版YOLO使用C语言进行编程,光凭这一点就让不少同学望而却步。网上有很多基于TF/Keras和Caffe等的复现版本,但不少项目只给了代码,并没有给出模型在COCO、PASCAL VOC数据集上的训练结果。
EMQ X 全称 Erlang/Enterprise/Elastic MQTT Broker,它是基于 Erlang/OTP 语言平台开发,支持大规模连接和分布式集群,发布订阅模式的百万级开源 MQTT 消息服务器。
说起Ubuntu系统,想必是目前做嵌入式开发的程序员用的较多的一款Linux发行版系统。
Ubuntu 16.04 -> Ubuntu 18.04 -> Manjaro 电脑系统升级的版本.
从今年 4 月 YOLOv4 发布后,对于这个目标检测框架,问的最多的问题或许就是:「有没有同学复现 YOLOv4 的, 可以交流一下么」。由于原版 YOLO 使用 C 语言进行编程,光凭这一点就让不少同学望而却步。网上有很多基于 TF/Keras 和 Caffe 等的复现版本,但不少项目只给了代码,并没有给出模型在 COCO、PASCAL VOC 数据集上的训练结果。
从今年 4 月 YOLOv4 发布后,对于这个目标检测框架,问的最多的问题或许就是: 「有没有同学复现 YOLOv4 的, 可以交流一下么」。 由于原版 YOLO 使用 C 语言进行编程,光凭这一点就让不少同学望而却步。网上有很多基于 TF/Keras 和 Caffe 等的复现版本,但不少项目只给了代码,并没有给出模型在 COCO、PASCAL VOC 数据集上的训练结果。
EasyNVR是基于RTSP/Onvif协议的视频平台,既有软件版,也有硬件版,其中,硬件版配置后可直接放置于现场,使用时通网通电即可,体积小巧,部署方便。软硬件版功能相似,都具有视频监控直播、录像、视频快照、云存储、回放及检索、告警等功能,可极大满足用户的视频监控需求。
WSL2 使用了 hyper-v 虚拟化技术,它就是一个你感知不到的虚拟机(VM),比以前的版本性能更高。举个栗子,我在WSL里面安装 nodejs, 采用源码编译方式安装,在 WSL1 下整整编译了100分钟,实在是太慢了。
YOLOv5于2020年5月发布,最大的特点就是模型小,速度快,所以能很好的应用在移动端。
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老电脑本来用的是Win系列,后来改成Linux后就不卡了,这几天同Notebook运行的Script开始复杂了,Ubuntu经常卡死(发公众号也经常卡死),本来以为是Ubuntu的问题
6月9日,Ultralytics公司开源了YOLOv5,离上一次YOLOv4发布不到50天。而且这一次的YOLOv5是完全基于PyTorch实现的!
这个Isaac是在ROS2的基础上,加入了Nvidia大量的计算技术,是一种集大成的环境。作为一个拥有4个Jetson设备的靓仔(有一个是朋友的),有必要玩玩这个。
本文将介绍 YOLOv4 官方 Darknet 实现,如何于 Ubuntu 18.04 编译,及使用 Python 接口。
自从微软发布 WSL2(Windows Subsystem for Linux 2)之后,机器学习开发者、数据科学家就可以在 Windows 上做原生 Linux 开发了。
其中很详细的介绍了如何的训练自定义的数据集合,同时呢笔者也将一些容易出现的bug写在了博文中,想着的是可以帮助到大家。很荣幸这一篇博客收到了,大家的认可。最近一段时间有很多的学长、学姐、学弟、学妹询问其中出现的问题。可是问的都是我没有遇到过的,很尴尬
在Yolov4、Yolov5刚出来时,大白就写过关于Yolov3、Yolov4、Yolov5的文章,并且做了一些讲解的视频,反响都还不错。
Node-RED是一种编程工具,通过在浏览器中拖拽的方式将硬件设备、API和在线服务连接在一起,构成数据流,使用户可以快速的创建出自己的Web应用。
2019年7月的docker 19.03已经正式发布了,这次发布对我来说有两大亮点。 1,就是docker不需要root权限来启动喝运行了 2,就是支持GPU的增强功能,我们在docker里面想读取nvidia显卡再也不需要额外的安装nvidia-docker了
然后将master节点的/etc/kubernetes/pki/front-proxy-ca.crt拷贝到各node节点下。
本机VMware Workstation环境是上学期安装的,拿的老师给的安装包,版本10.0.1。顺便装了个Ubuntu15.10。
Persist in sharing and promote mutual progress
为了适应新的工作需求,一番今天重新装了电脑系统,从之前的ubuntu18.04+virtualbox win7的方式改成了win10+内置ubuntu18.04。
因为工作原因,项目中经常遇到目标检测的任务,因此对目标检测算法会经常使用和关注,比如Yolov3、Yolov4算法、Yolov5算法、Yolox算法。
从2018年Yolov3年提出的两年后,在原作者声名放弃更新Yolo算法后,俄罗斯的Alexey大神扛起了Yolov4的大旗。
这里展示的是使用显示器的方法,不用ssh 树莓派3b安装Ubuntu18.04完全遵照的Ubuntu wiki中的步骤。 如果产生显示器显示问题可以看树莓派与电视之间的显示问题
Ubuntu下经常遇到无法用快捷键关闭触控板的情况,博主的电脑安装Ubuntu18.04后便出现了该问题。
DrakvufSandbox是一个自动化的黑盒恶意软件分析开源项目,该项目提供了一个友好的Web界面,允许您上传可疑文件进行分析。沙盒作业完成后,可以通过web界面浏览分析结果,并深入了解文件是否是恶意程序,下面介绍其安装以及使用。由于个人使用习惯,不想装物理的系统,所以选择在VMware下进行虚拟嵌套使用。
最近终于在我的飞行堡垒上装成功了ubuntu18.04了,哎,不容易哈,大一刚接触linux的时候,我就想给电脑装ubuntu,脱坑windows,但是每次装系统的时候都会卡在ubuntu的logo那里,无奈的一批,谷歌了很多,试了很多方法都失败了。 然后昨天无意中看到一篇关于ubuntu N卡驱动导致ubuntu安装失败的解决方法的文章。
可能许多小伙伴都对 Linux 有一定的兴趣,但是又不想在实体机上安装,所以想在虚拟机上安装试试水。这篇文章则会教你如何在虚拟机上安装自己 Linux 系统(以 Ubuntu 18.04 为例)。
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由于在实验室的场地要求,不容易拉网线进行学习,也就开始研究利用网线连接笔记本来使台式机连接上网络。 【台式机:Ubuntu18.04 + 笔记本:Windows10】
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