博主在使用腾讯云服务器进行实验时，由于服务器租赁时间到期，而自己囊中羞涩，无力续费，因此就需要将原本的服务器资源释放，转而购买新的服务器，随后，便要重新上传数据，配置环境，这将花费很多时间，随后在阅读腾讯云使用文档的过程中，发现了腾讯云镜像，顿时如获至宝，我们可以将原本的服务器环境制作为一个镜像，然后在新服务器上直接安装这个镜像环境，从而节省大量时间。

如何知道其是否运行完，nvidia-smi就可以了，只要GPU还用着，自然就是还没跑完喽，只不过我们不知道已经运行到哪步而已，但我们的训练得到的权重文件会告诉我们这一切的。因此开始从头考虑使用预训练模型来进行训练，先前使用的预训练模式是在ImageNet上获取的，与我的数据集差距较大，因此可以使用其他的一下预训练权重模型，这就涉及到一个概念成为迁移学习。效果很差，mAP只有10%左右。今早一看，发

x为torch.Size([2, 3136, 64])，首先经过permute进行维度变换为torch.Size([2, 64,3136]),随后经过reshape为：torch.Size([2, 64, 56, 56])值得注意的是，只有stage1上patch=4，在后面的三个stage上patch都为2，这样也就参考卷积，其是一个二倍大小的关系。首先我们的输入图片为torch.Size([2

博主一直一来做的都是基于的目标检测领域，相较于基于卷积的目标检测方法，如YOLO等，其检测速度一直为人诟病。终于，RT-DETR横空出世，在取得高精度的同时，检测速度也大幅提升。那么RT-DETR是如何做到的呢？在研究RT-DETR的改进前，我们先来了解下DETR类目标检测方法的发展历程吧DETRNMSDAB-DETRDETR100DETRDAB-DETRH-DETR然而，上述方法尽管已经大幅提升

关于计算量(FLOPs)参数量(Params)的一个直观理解，便是计算量对应时间复杂度，参数量对应空间复杂度，即计算量要看网络执行时间的长短，参数量要看占用显存的量。计算量： FLOPs，FLOP时指浮点运算次数，s是指秒，即每秒浮点运算次数的意思，考量一个网络模型的计算量的标准。参数量： Params，是指网络模型中需要训练的参数总数。了解以上概念后，接下来便是如何计算这两个值。一个很常见的方法

博主计划做一个目标检测跟踪项目，考虑使用YOLO系列模型来作为目标检测器，如今YOLO项目已经更新到了YOLOV7版本，因此便来学习一下相关原理，完成相关实验工作。论文链接：https://arxiv.org/abs/2207.02696。

之前博主通过python来爬取电影信息，今天，博主分享的项目是疫情监控可视化的项目编程语言：python框架：flask数据库：MySQL开发环境: python3.7pycharm涉及知识：爬虫+ajax+echart+flask首先给大家看一下最终效果：我们来梳理一下项目的流程：爬取各个网站平台的数据将所得数据进行处理并插入数据库中从数据库中读取数据并使用echart视图展示爬取数据# 爬取并

今天，博主分享一份基于SSM框架与maven管理的电影院购票系统项目结构该项目基本完成了电影购票流程内的所有功能，项目前端使用ajax进行请求，json数据流返还结果，是一份较为完善的项目技术简介基础框架：SSM SpringMVC+Spring+Mybatis前端框架：Bootstrap前台，Layui后台项目依赖管理：Maven分页插件：pagehelper数据库：MySQL 5.7开发软件及

博主在调试一些程序时，时常遇到 .sh文件，这是Linux中的shell脚本文件，那么这种文件在windows下如何运行呢，其实我们可以通过git来实现，接下来看我操作。安装完成后，由于博主使用的是pycharm，所以介绍如何在pycharm了。若pycharm已经连接上Linux服务器，要在pycharm中打开服务器的终端，不需要Git。打开服务器的终端可以在pycharm中直接进行进行远程服务

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