Sarsa 简介Sarsa全称是state-action-reward-state’-action’，目的是学习特定的state下，特定action的价值Q，最终建立和优化一个Q表格，以state为行，action为列，根据与环境交互得到的reward来更新Q表格，更新公式为：Sarsa在训练中为了更好的探索环境，采用ε-greedy方式来训练，有一定概率随机选择动作输出。迷宫问题如下图所示，迷宫

模型量化是深度学习领域中的一项重要技术，它通过降低模型参数的精度，将浮点数转换为整数或定点数，从而实现模型的压缩和优化。

YOLOv8 在 YOLOv7 的基础上做了多项改进，包括更加高效的主干网络、改进的 Anchor-Free 检测头、优化的特征融合策略以及改进的损失函数。YOLOv8 继续优化了 Anchor-Free 机制，使其在检测不同尺度的目标时具有更好的泛化能力。相比 YOLOv7 的 PANet 结构，Rep-PAN 通过更高效的路径聚合策略，在不增加复杂度的情况下提升了目标检测的鲁棒性。CIoU 相

YOLOv2（You Only Look Once version 2）是一种用于目标检测的深度学习模型，由Joseph Redmon等人于2016年提出，并详细论述在其论文《YOLO9000: Better, Faster, Stronger》中。YOLOv2在保持高速检测的同时，显著提升了检测的精度和泛化能力，成为实时目标检测领域的重要算法之一。

YOLOv6 的设计目标是在提高模型检测精度的同时，进一步优化速度和效率，特别是在推理速度和部署便捷性方面。它采用了更先进的网络架构和优化技巧，在保持高性能的同时，极大地提升了推理速度。YOLOv6 使用了锚点自由检测机制，这意味着模型不再依赖于预定义的锚点框，能够自动适应不同的目标大小，简化了训练和推理过程，并且提升了小目标的检测能力。YOLOv6 在推理速度上优于 YOLOv5，尤其是在移动设

每种方法和算法都有其优点和挑战，适当的选择和组合这些方法可以有效提升小目标的检测性能。根据具体的应用场景和计算资源需求，可以选择最适合的策略来优化模型的检测能力。

YOLOv7 重构了检测头（Head），相比 YOLOv6 使用的 YOLOHead 模块，YOLOv7 引入了更加轻量化的架构，并通过深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolutions）进一步减少了计算开销，同时保证检测精度。在 YOLOv6 以及早期的 YOLO 系列模型中，标签分配是基于固定的 IoU 阈值进行的，而 YOLOv7 通过动态调整标签分配策略，能够

模块实现了多头自注意力机制，它通过并行计算多个注意力头来捕获输入序列中不同位置和不同层次的依赖关系。每个头可以学习不同的注意力模式，最终将这些模式结合起来，生成更加丰富的特征表示。这一机制在 Transformer 中的应用，使模型具备了捕捉长距离依赖关系和并行处理的能力，大大提高了计算效率。

在断网情况下，通过网线直接连接。由于没有 DHCP，需手动设置。，也能通过网线高速传输数据！

是 YOLO 系列的最新版本，进一步推动了目标检测技术的发展。它在前代（YOLOv9）的基础上进行了更多优化和改进，使得模型在复杂场景、实时性以及精度方面取得了更高的突破。YOLOv10 将高效的架构设计与新颖的技术结合，适应各种应用场景，包括自动驾驶、智能监控、机器人视觉等。