然后跟了 (3) Conv_LSTM，输出是两个(1, 48, 8, 8)，保存在 hidden_states["0"] 中，hidden_states = {"0": None, "1": None, "2": None, "3": None}看起来是从y中获取数据，x变为了len 为2的list，[0]为 (1, 344, 2, 2)，[1]为 (1, 176, 2, 2)(24): Conc

下面代码把1/2/7合并为1类，把3作为2类，把4/5合并为3类，其他的全部不要，生成new_gt.txt。10. Occluder on the ground（地面遮挡物）6. Non motorized vehicle（非机动车）1. Pedestrian（行人）——主要目标，要跟踪。2. Person on vehicle（车上的人）11. Occluder full（完全遮挡）7. Sta

计划使用MOT16数据集做基于ConvLSTM的目标检测，其标注数据在gt.txt中，第8列为分类，有以下12类。10. Occluder on the ground（地面遮挡物）6. Non motorized vehicle（非机动车）1. Pedestrian（行人）——主要目标，要跟踪。2. Person on vehicle（车上的人）11. Occluder full（完全遮挡）7.

但我不喜欢这个指令，因为你运行这个指令，它就会从网络上下载，下载的超级慢，而且一旦中断，就要从0开始下载，最后的方案是，我还是用这个脚本，但是我把这个脚本下载下来，然后扔给AI,让AI给我改了一下：首先要支持断点续传，如果下载，那么打印下载的url和下载到的本地目录，如果本地已经下载好了，那就直接使用，不再下载，即便是安装成功了，也要保留下载的文件。首先是 ollama 的安装，让我折腾了很久，我

下面代码把1/2/7合并为1类，把3作为2类，把4/5合并为3类，其他的全部不要，生成new_gt.txt。10. Occluder on the ground（地面遮挡物）6. Non motorized vehicle（非机动车）1. Pedestrian（行人）——主要目标，要跟踪。2. Person on vehicle（车上的人）11. Occluder full（完全遮挡）7. Sta

基本出发点是想做一个C++版本的人脸识别，而caffe的C++库，或mxnet的C++库等，暂时还不会编译，而之前基于onnxruntime 搞过一个项目，对这个库稍微了解一些，所以尽量采用onnx搞定全部功能核心的识别是基于https://github.com/onnx/models/blob/master/vision/body_analysis/arcfacehttps://github.c

但我不喜欢这个指令，因为你运行这个指令，它就会从网络上下载，下载的超级慢，而且一旦中断，就要从0开始下载，最后的方案是，我还是用这个脚本，但是我把这个脚本下载下来，然后扔给AI,让AI给我改了一下：首先要支持断点续传，如果下载，那么打印下载的url和下载到的本地目录，如果本地已经下载好了，那就直接使用，不再下载，即便是安装成功了，也要保留下载的文件。首先是 ollama 的安装，让我折腾了很久，我

yolov8的推理和后处理代码。

openclaw+阿里qwen(笔记，非教程)

网上看到这个MAXIEYE周圣砚：欲靠单目视觉挑战激光雷达搜了一下，感觉应该就是这个工程，https://github.com/ialhashim/DenseDepth宣传的检测效果我网上搜一张图片，运行一下效果大致如下：检测的准不准，自己判断了，我进行了一点点修改，只是把数据源从单张图片改为了从摄像头获取，新建camera_test.pyimpor...