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ubuntu20下mediapipe unity开源跨平台机器学习模型应用框架过程，MediaPipeUnityPlugin，ubuntu20下编译过程
一、准备深度学习环境本人的笔记本电脑系统是：Windows10首先进入YOLOv5开源网址，手动下载zip或是git clone 远程仓库，本人下载的是YOLOv5的5.0版本代码，代码文件夹中会有requirements.txt文件，里面描述了所需要的安装包。本文最终安装的pytorch版本是1.8.1，torchvision版本是0.9.1，python是3.7.10，其他的依赖库按照requ
首先欢迎大家来到我的博客，因为自己在这个ORB_SLAM2的环境配置上走了太多的坑，为了让研友不再入坑，决定来个保姆级教程，哈哈哈。
收集了火灾检测研究的主要数据集，包括数据集的简要信息，可供下载。
随着手机应用的逐渐频繁，有时候不方便或没时间记录时，我们经常会拍摄一些文档照片来保存一些东西，但是在后期应用时，图片无法修改或整理，比较麻烦，此时选择将图片或PDF扫描件转化为文本文件就成为一种方便快捷的方式。今天达芬奇就同大家分享三款免费图片或PDF转化为文字文本软件，希望满足大家的转换需求。比较少见的国产干净简洁的软件；软件简洁纯净，有会员年费可充值，但是免费版本基本就能满足大多数人的使用需求
PointPillars是一个来自工业界的模型，整体思想基于图片的处理框架，直接将点云划分为一个个的Pillar，从而构成了伪图片的数据。速度和精度都达到了一个很好的平衡本文将会以OpenPCDet为代码基础，详细解析PointPillars的代码实现流程...
1、前言当前的点云3D检测主要分为两大类，第一类为grid-based的方法，第二类为point-based的方法。grid-based的方法将不规则的点云数据转换成规则的3D voxels （VoxelNet， SECOND , Fast PointRCNN， Part A^2 Net）或者转化成 2D的BEV特征图（PIXOR, HDNet，PointPillars），这种方法可以将不规则的数
1、前言当前点云检测的常见方式分别有1、将点云划分成voxel来进行检测，典型的模型有VoxelNet、SECOND等；作然而本文的作者史博士提出这种方法会出现量化造成的信息损失。2、将点云投影到前视角或者鸟瞰图来来进行检测，包括MV3D、PIXOR、AVOD等检测模型；同时这类模型也会出现量化损失。3、将点云直接生成伪图片，然后使用2D的方式来进行处理，这主要是PointPillar。本文Poi
本文利用ssim算法，帮你快速打造一个“刷脸测试夫妻相”Demo出来。
视觉引导与定位是工业机器人应用领域中广泛存在的问题。对于工作在自动化生产线上的工业机器人来说，其完成最多的一类操作是”抓取—放置“动作，为了完成这类操作，对被操作物体定位信息的获取是必要的，首先机器人抓取必须知道物体被操作作前的位置，其次是必须知道物体被操作后的目标位置，以保证机器人准确地完成任务。
WPF 的核心是一个与分辨率无关且基于矢量的呈现引擎，本文旨在教会大家对象继承、公共属性、事件的使用，以及了解数据绑定、样式编写、路由命令等等
yolov7训练自己的数据集，从标注到训练到测试，及中文显示标签
yolov3训练自己的数据集
MX-yolo3安装和环境配置，K210本地训练
首先大家会按照官方的readme文件进行安装，连接：https://github.com/ultralytics/yolov5此时有两点需要注意：1、强烈建议大家使用conda虚拟环境安装，这样不会扰乱其他项目的Python环境，关于conda虚拟环境的使用，建议参考我的另一篇博客：https://blog.csdn.net/u012863603/article/details/115764553
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言， 随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。Python解释器易于扩展，可以使用C语言或C+
参考：利用 Conda 安装深度学习框架 Pytorch (qq.com)https://mp.weixin.qq.com/s/khV6TdmiQwj0_b7cih5wAQ我使用的是AnacondaPrompt（Anaconda3）命令行进行安装的，首先我们要进行创建一个环境第一步：打开Prompt，然后输入conda create -n detectron2 python=3.8 -y第二步：激
使用PyQt5为YoloV5添加界面近期因为疫情，无法正常入职上班。所以在家参考相关博文，视频和代码等，学习了PyQt5的基础知识，并尝试为YOLOV5添加界面。反正啥也不咋会，在家瞎捣鼓捣鼓，总比闲着强呗~支持标准YoloV5权重，也可以自己训练模型并导入...
在使用YOLOV5 训练好模型测试时出现问题：AttributeError: ‘Upsample’ object has no attribute 'recompute_scale_factor’的快速解决方法。
流媒体基础知识TS流 PS流 ES流区别
剪辑制作视频时，如果用户想要实现视频与某张特定图片一样的滤镜风格，怎么提取呢？
路过进来的朋友可以 ctrl+F 搜一下有没有自己苦恼的问题（参数设置，服务器使用，自动打标签，显存使用率，训练速度，数据集比例，GPU数量选择...）
Freesurfer的一些简单使用和基础知识
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