c++

C#语言对 YOLOv4 目标检测算法封装（含dome源码） 最近开了个大神写的C# 调用YOLOv4模型实现分析的文章，于是自己写了个winfrom实现dome 由于时间仓促 欢迎大家批评指正。

基本思想：记录一下上次工业检测项目的Android推流代码，客户要求在终端检测结果推到服务器上，以最大化发挥终端的算力，而把服务器只当做中转站~ 一、先将up的GitHub - nihu

Input and parameter tensors are not at the same device 出现这个问题的原因是没有把模型和数据都放到cuda里面 device torch.device(cuda:0 if torch.cu

代码： https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx/tree/master/yolov5（v3.0版） https://github.com/ultralytics

数据集准备 首先下载人头检测数据集： 在 https://github.com/HCIILAB/SCUT-HEAD-Dataset-Release 中下载 SCUT_HEAD_Part_B 数据集，里面是图片&#x

前言 本项目涉及到的所有代码见github：项目代码一些叽里呱啦的碎碎念： 说来惭愧，自上一次更新博客以来已经有半年多没更新了，中间其实积累了几个项目想要分享的，可惜太懒&

RANSAC算法原理 随机采样一致性原理如下 https://blog.csdn.net/qq_28087491/article/details/107376740 简单来说，如果三个点确定一个平面，那我们随机取三

下面分为生成器和鉴别器的损失函数分别进行说明： 1.生成器（generator）的损失函数：生成器的损失函数由对抗损失和像素损失构成。 def backward_G(self):"""C

背景：在算法测试阶段想在C算法中直接获取基于python的目标检测结果。如果你想把python检测结果保存在本地再用C读取可以忽略此博客。 python脚本接口中的主要函数def image_infer(img_path)省略。

我的配置如下： 系统：win10-64位 VS:vs2017 Libtorch:cu102-1.6 安装步骤如下： 一、确定可选版本 C下实现torch，主要用于网络的预测&#xff