本文对比了Visual Studio中两种配置第三方库（如OpenCV）的方法：1）在VC++目录中设置包含/库目录，并在链接器中添加依赖项；2）在C/C++中添加包含目录，在链接器中添加库目录和依赖项。虽然两种方式都能成功运行，但方案二更优：它将头文件路径、库路径和库清单明确区分，作用范围限定在当前项目，配置直观且易于团队协作。建议优先使用方案二，在C/C++和链接器页面进行配置，避免使用VC+

本文介绍了一个基于ONNXRuntime和OpenCV的YOLOv8 C++推理模块，支持Windows/Linux平台，具有轻量高效、可扩展性强等特点。项目核心文件inference.cpp实现了完整的推理流程，包括模型加载、图像预处理、推理执行和后处理。系统支持CPU和CUDA加速，提供检测和分类两种任务模式，通过模板化设计实现了FP32/FP16的灵活切换。预处理采用Letterbox缩放策

深度学习推理优化中常见"灵异现象"解析：首帧推理慢（400ms vs 6ms）源于CUDA初始化、cuDNN算法搜索等固定开销；正确计时需使用perf_counter()并同步GPU；batchsize影响显著但反常（14张图bs=8时更慢，16张图则快8倍），关键在于"残缺批"导致成本不均摊和算法缓存失效。解决方案：预热采用与推理一致的输入形状，确保数据集

实进行深度学习时，由于GPU都在服务器上，编辑代码很麻烦。并且服务器上配置了docker的环境，所以用pycharm连接远程服务器的docker进行深度学习，这样在本地调用远程服务器的GPU和环境，更方便一点，将这个过程记录下来，希望对大家有所帮助。

关于C++静态成员变量的知识点以及为什么必须在类外进行初始化

有些数量没统计是因为百度网盘下载太慢了，就没写上去。Multi_all 计算机视觉项目。自己在学习过程中搜集的免费可使用的。免费,包含举手、阅读、写作三类。S.B.C 计算机视觉项目。数据集，亲测都可以使用。智慧课堂学生行为数据集。标签和边框存在一些错误。类监控计算机视觉项目。

其卓越性能的背后，是精心设计的模型架构和高效的配置加载机制在发挥作用。为了更加了解yolo模型的配置过程，我将逐步剖析从YOLO类的构造到模型配置的解析，从任务类型的自动判断到不同模型缩放版本的灵活定义。这里的缩放通常指的是模型的深度（depth）、宽度（width）和最大通道数（max_channels），这些参数影响模型的复杂度和性能。self.task根据配置文件中的head部分的参数得到为

在进行深度学习任务时，常常在本地通过ssh连接远程服务器进行炼丹任务。当我在pycharm上远程连接到服务器上进行训练时，由于网络不稳定使得SSH断开连接，我原以为服务器不会受影响。通过nvidia-smi命令发现GPU占用为0，这才发现任务终止了。于是查阅了一些资料，整理至此。

学习YOLO的过程中遇到了mAP指标，在网上看了很多关于mAP的讲解，不是很理解其计算过程，于是总结了各个帖子及自己的理解，给出mAP计算的规律，这样就能作为笔记很好的记忆。

这段Python代码的主要功能是从XML格式的标注文件中提取边界框数据，并将其转换为YOLOv5模型所需的.txt文件格式。对代码加了详细解释。