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上述代码中json数据有五个部分：image为图片数据，level是告警等级，rtsp为数据流地址，type是算法类型，label是算法标签等，所以数据发送为这五个内容。上述完整代码可详见github或者百度网盘。
1. Introduction在PSPNet中利用基于不同区域的上下文信息，通过金字塔池模块和提议的金字塔场景解析网络（PSPNet）来挖掘全局上下文信息的能力。目标是为图像中的每个像素分配一个类别标签。场景解析提供了对场景的完全理解。它预测每个元素的标签、位置和形状。对于准确的场景感知，知识图依赖于场景上下文的先验信息。我们发现目前基于FCN的模型的主要问题是缺乏合适的策略来利用全局场景类别的线
│└── total_stich_side.py# 包含 TotalStich_side 类。│└── __init__.so# 包的 __init__ 文件（自动生成）│├── match.so# 或 .pyd（Windows）│├── __init__.py# 空文件，声明为包。│├── __init__.py# 空文件，声明为包。
理解参考：https://blog.csdn.net/tuzixini/article/details/78760158SegNet结构：这样的对称结构有种自编码器的感觉在里面，先编码再解码。这样的结构主要使用了反卷积和上池化。即： SegNet和FCN
参考资料：https://blog.csdn.net/zizi7/article/details/77369945 https://blog.csdn.net/Quincuntial/article/details/78743033以FCN和SegNet 为代表的图像分割方法与传统的 CNN 一样，先对图像做卷积再做池化。其中池化的意义一方面是降低计算量，另一方面
找到docker数据目录，一般在C:\Users\61050\AppData\Local\Docker文件，将整个docker目录复制到其他盘（例如。mklink /J "C:\Users\<你的用户名>\AppData\Local\Docker" "D:\Docker"），为保证不出错，可以先提前复制一份。2、移动docker数据。4、重启docker。1、关闭docker。
使用工具：ffmpeg+rtsp-simple-server下载链接：ffmepg：https://ffmpeg.org/download.htmlserver：https://github.com/aler9/rtsp-simple-server/releases使用步骤：首先运行server，然后再进行推流终端指令推流程序推流python：c++推流拉流 1、VLC播放器进行拉流2、nvr播放
理解参考：https://blog.csdn.net/tuzixini/article/details/78760158SegNet结构：这样的对称结构有种自编码器的感觉在里面，先编码再解码。这样的结构主要使用了反卷积和上池化。即： SegNet和FCN
https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/78091626不平衡数据的场景出现在互联网应用的方方面面，如搜索引擎的点击预测（点击的网页往往占据很小的比例），电子商务领域的商品推荐（推荐的商品被购买的比例很低），信用卡欺诈检测，网络攻击识别等等。问题定义那么什么是不平衡数据呢？顾名思义即我们的数据集样本类别极不均衡，以二分类问题为例，...