Slicing Aided Hyper Inference and Fine-tuning for Small Object Detection通过划块的方式进行小目标检测1、看一下过程和最终效果1.1、看一下slicing的pitch效果1.2、slicing结合Yolov5最终效果slicing论文地址：Slicing Aided Hyper Inference and Fine-tuning

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显卡驱动查看桌面任意位置右击，选择NVIDIA控制面板点击3D设置中通过预览调整图像设置点击左下方的系统信息再点击组件如下图所示：安装CUDA下载CUDA百度盘本人已经下载好的CUDA1.4.1和对应版本的CUDNN：链接：https://pan.baidu.com/s/1Vixfl7tv4I6-OuBMF2ITQw提取码：b2b7–来自百度网盘超级会员V3的分享自行下载**法一：**可进入CUD

（一）常用导入文件方式为了方便初学者使用，下面是把几种常用的导入文件方法写入到一个定义函数中。books文件下载：books提取码：ouvw--来自百度网盘的分享# 数据导入例程import pandas as pd# 读取数据文件def readDataFile(readPath):# readPath: 数据文件的地址和文件名# readPath = "../data/youcansxupt.

（一）线性规划例题（复习）上一篇我们讲了

（二）代码的下载与配置2.1、需要的安装包官方源码下载学习的话，请下载Image Classification的代码，配置相对简单，其他的配置会很麻烦。如下图所示：Install ：pytorch安装：感觉pytorch > 1.4版本都没问题的。2、pip install timm==0.3.2(最新版本也行)1、pip install Apexwin 10系统下安装NVIDIA apex

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卷积神经网络（Convolutional Neural Networl, CNN）的两大核心思想：局部连接（Local Connectivity）参数共享（Parameter Sharing）        两者共同的一个关键作用就是减少模型的参数量，使运算更加’简洁、高效’，能够运行在超大规模数据集上。（一）局部连接

（一）求微分方程（方程组）的符号解Sympy 库提供了 dsolve 函数求微分方程的符号解。在声明时可以使用Function 函数将符号变量声明为函数类型。如下：y = Function('y')或y = symbols(‘y’, cls=Function)例一：求微分方程的通解（1）齐次方程：∂2y∂x2−5∂y∂x+6y=0;\frac{\partial^2 y}{\partial x^2}

git及github常用操作