【win10-cpu-yolov7】 windows10上yolov7批量检测图片及常用参数解析

【win10-cpu-Yolov7】 windows10(cpu)上用yolov7跑视频demo

bash fusionDetection.sh 待检测的视频路径 每秒裁剪帧数 输出视频帧的路径 第一种模型权重的路径 第二种权重的路径。其中yolov7_3.7HRW.pt是我们自己训练的模型，有三个分类，举手、看书、写字。首先需要两种模型，一个是yolov7原有的模型，另一个是你训练出来的模型。其中yolov7.pt是官方提供的模型，有80个类别。首先是一个bash脚本，用来控制所有程序运行。

BERT模型结合了ELMo和GPT的优点，既能够进行上下文敏感的双向编码，又不需要为每个任务设计特定的模型架构。在应用于具体任务时，BERT模型只需要做少量的架构调整，并且可以微调所有的参数，以适应不同的任务需求。通过多种掩蔽策略，模型在训练中引入了一定的噪声，增强了模型的泛化能力，使其在处理实际任务时更加稳健。这些模型会根据词的上下文来调整词的表示，使得相同的词在不同句子中的表示可以有所不同。这

齐普夫定律（Zipf’s Law）是一种描述自然语言中单词频率分布的经验法则，它指出在一个文本或语料库中，单词的频率与其出现的排名成反比关系。具体来说，频率最高的单词出现的次数最多，排名第二的单词出现的次数大约是最高频单词的一半，排名第三的单词出现次数是最高频单词的三分之一，依此类推。这里，( \log n_i ) 是单词频率的对数，( \log i ) 是单词排名的对数，( \alpha ) 是

一，前言前面介绍了,机械臂使用MoveIt!实现运动控制,控制的过程和结果显示在rviz中。如果有真实的机械臂,就可以直接连接机器人实体,发布运动规划的结果,通过机械臂的控制器实现真实运动。但是大部分读者不一定有机械臂实体,那么我们也可以通过Gazebo来仿真一个机械臂。机械臂模型的创建过程已经在10.3节完成,下面将讲解如何使用MoveIt!控制Gazebo中的仿真机械臂运动。一，Gazebo中

Pytorch卷积层原理和示例卷积层原理1.概念2.作用3. 卷积过程开始函数定义：卷积层原理1.概念卷积层是用一个固定大小的矩形区去席卷原始数据，将原始数据分成一个个和卷积核大小相同的小块，然后将这些小块和卷积核相乘输出一个卷积值（注意这里是一个单独的值，不再是矩阵了）。2.作用特征提取卷积的本质就是用卷积核的参数来提取原始数据的特征，通过矩阵点乘的运算，提取出和卷积核特征一致的值，...

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