yolov5剪枝

yolov5 ncnn 推理

Openvino使用

大致分为两类one-stage和two-stage，主要区别是检测目标类别与bounding box回归任务是否分开进行。two-stage代表是rcnn系列（rcnn、fast-rcnn、faster-rcnn）one-stage代表是yolo系列（yolov1-yolov5）、SSD、RetainNet1、one-stage①yolo略②SSD③RetainNet2、two-stage...

1、滤波器傅里叶变换主要作用反应图像各区域像素变化的幅度。滤波器（核）矩阵：一组权重集合（内部所有值加和为0），作用在源图像的一个区域（滑动），并由此生成目标图像的一个元素。高通滤波器（HPF）：检测图像的某个区域，然后根据像素与周围像素的亮度差值来提升该像素的滤波器。如果亮度变化很大，中央像素的亮度会增加（反之则不会）。（即某个像素比它周围的像素更突出，就会提升它的亮度）

大多数常用的OpenCv函数都在cv2模块内，cv2并非指OpenCv2.x.x,是指该模块引入了一个跟好的API接口一、二维Numpy创建图像cvtColor：格式转换def cvtColor(src, code, dst=None, dstCn=None):pass#coding:utf-8#绝对路径是使用的是‘/’from cv2 import *i

1、滤波器傅里叶变换主要作用反应图像各区域像素变化的幅度。滤波器（核）矩阵：一组权重集合（内部所有值加和为0），作用在源图像的一个区域（滑动），并由此生成目标图像的一个元素。高通滤波器（HPF）：检测图像的某个区域，然后根据像素与周围像素的亮度差值来提升该像素的滤波器。如果亮度变化很大，中央像素的亮度会增加（反之则不会）。（即某个像素比它周围的像素更突出，就会提升它的亮度）

Ubuntu 系统中docker+nginx+flask

pytorch(一)一个简单的神经网络搭建1、输入预处理2、特征提取（CNN）4、损失函数3、分类器分类输入形式【batch，channel，H,W】卷积、激活、池化、BN、dropout层通常上下两层的特征图尺寸相差1倍，可以通过设置pooling层网络构建：需要设定每层网络的相关参数inchannel,outchannel,kernel_size、padding、stride等输入数据维度为W

https://zhuanlan.zhihu.com/p/41679153https://www.cnblogs.com/monologuesmw/p/12932407.htmlhttps://blog.csdn.net/qq_39523365/article/details/112525776?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-ba