YOLOv5 N/S/M/L/X 骨干网络的通道数设置使用同一套缩放系数；YOLOv8 N/S/M/L/X 骨干网络的通道数设置不一样，使用不同的缩放系数。YOLOv7 网络设计也采用类似的方式作用于所有模型。

CUDA从入门到放弃（十四）：CUDA Thrust库Thrust 是一个基于标准模板库（STL）的 C++ 模板库，专为 CUDA 设计，旨在简化高性能并行应用的开发。它提供了一系列数据并行原语，如扫描、排序和归约，可组合实现复杂算法。通过高级抽象描述计算，Thrust 能自动选择最优实现，适用于 CUDA 应用的快速原型设计和生产环境，提高程序员生产率和性能。

CUDA从入门到放弃（七）：流（ Streams）应用程序通过流来管理并发操作，流是一系列按顺序执行的命令。不同的流可能无序或并发地执行命令，但此行为并不保证。流上的命令在依赖关系满足时执行，这些依赖可能来自同一流或其他流。同步调用（synchronize call）可以确保所有启动的命令已完成。任何 CUDA 操作都存在于某个 CUDA 流中，要么是默认流（default stream），也称为

在药品生产线上，药品三期的喷码与条形码识别是保证药品追溯和安全管理的重要环节。传统的识别方法依赖于人工操作，不仅效率低下且容易出错。随着深度学习技术的不断发展，基于OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）的自动化识别系统逐渐成为主流。本文将以哪吒开发板为核心，介绍一种基于深度学习的药品三期OCR字符识别方案，并通过实际代码演示其实现过程。 1 哪吒开发板

下载pcre： pcre-8.41下载swig：swig1 安装 pcre$ tar -zxvf pcre-8.41.tar.gz$ chmod -R 777 pcre-8.41$ cd pcre-8.41/$ ./configure$ make$ sudo make install2 安装swig到默认目录$ ./configure$ make$ sudo mak...

本文地址：1 SyntaxError: Missing parentheses in call to ‘print’解决：python2支持 print “xxxx” ，python3需要使用print(“xxx”)2 SyntaxError: multiple statements found while compiling a single statement解决：多行代码直接...

本文地址：http://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/793904601安装Anaconda3和python31-1 下载 Anaconda3Anaconda3下载地址 ，这里下载包含python3.5以上的版本也可点击这里下载Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_641-2 安装Anaconda3 ...

Linux环境下ncnn安装1 安装g++$ sudo apt-get install build-essential2 安装cmake# 下载地址： https://cmake.org/$ tar -xvf cmake-3.16.0-rc1.tar.gz$ chmod -R 777 cmake-3.16.0-rc1# 检测gcc和g++是否安装$ sudo apt-get i...

本文地址：https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/80030569OpenCV 3.3版本发布，对深度学习（dnn模块）提供了更好的支持，dnn模块目前支持Caffe、TensorFlow、Torch、PyTorch等深度学习框架。1 加载模型成网络1-1 调用caffe模型核心代码：String mode...

正常环境下，我们所使用的数据中，不同类别的目标尺寸范围都有一定的范围，在工业缺陷检测领域尤其如此，因此我们修改yolov5使其能针对特定目标只输出特定区域的目标。如： A目标长宽比大于10小于20， B目标长宽比大于20小于40等修改如下：train.pyparser.add_argument('--ar_thr', nargs='+', type=int, default=[101,130,46