1.参考：yolov5和rknn模型的问题_走错路的程序员的博客-CSDN博客_rknnYOLOv5s部署在瑞芯微电子RK3399Pro中使用NPU进行加速推理_Deepsdu的博客-CSDN博客_npu加速2.具体步骤1：先部署好环境（服务器ubuntu18.04，带GPU环境;瑞芯微3399pro，买来自带debian10操作系统；两种设备均需部署）：按照官方（GitHub - rockchi

思路：用pyinstaller打包，但有一些坑，踩完坑后成功运行，写个踩坑指南。YOLO5-V7.0的python代码转成exe，方便离线部署。思路：用Pyinstaller打包，但有一些坑，踩完坑后成功运行，写个踩坑指南。

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奇怪的知识增加了！声呐图像的成像原理及目标检测baseline - 知乎水下声呐图像目标检测与识别研究：工作台 - Heywhale.com

（原文链接http://m.blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/78121924七月的博客还有很多数据结构基础知识，很多面试题，写的非常好，其七月在线app很多课程也很不错。）整理：七月在线July、德伟、立娜、孟莹、贾茹等众人。本系列大部分题目来源于公开网络，且注明来源链接。说明：本系列自2017年9月28日开始，每周

借鉴：文章1：http://www.cnblogs.com/love6tao/p/5706830.html文章2：http://www.itdadao.com/articles/c15a262087p0.html网上各种各样的windows下caffe安装教程太多太杂，有的方法还比较老。我筛选查阅了几篇博客，不到一下午就配置成功了，其实挺简单，找对教程很重要。为了有需要的同学，

代码：#include#include#include#include#include#include //loadPolygonFileOBJ所属头文件；using namespace pcl;int main(){pcl::PolygonMesh mesh;pcl::io::loadPolygonFileOBJ("d:\head1.ob

1.参考：yolov5和rknn模型的问题_走错路的程序员的博客-CSDN博客_rknnYOLOv5s部署在瑞芯微电子RK3399Pro中使用NPU进行加速推理_Deepsdu的博客-CSDN博客_npu加速2.具体步骤1：先部署好环境（服务器ubuntu18.04，带GPU环境;瑞芯微3399pro，买来自带debian10操作系统；两种设备均需部署）：按照官方（GitHub - rockchi

1.YoloX（yolox紧跟潮流，变为无需锚点框【Anchor-free】的方法了。导言部分明确提出，yolox就是为了把前沿的trick加入yolo大家族）“白话”目标检测系列：YOLO XGitHub - Megvii-BaseDetection/YOLOX: YOLOX is a high-performance anchor-free YOLO, exceeding yolov3~v5

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