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2024年10月

• 10.18 09:32:17
  发表了文章 2024-10-18 09:32:17

  Jetson 学习笔记(十二)：CSI摄像头实现rtsp流的传输并对动态获取多路流进行探索

  本文是关于如何在Jetson设备上使用CSI摄像头实现RTSP流传输的详细教程，包括安装依赖、编译gst-rtsp-server、测试、源代码介绍以及如何动态获取多路流的RTSP服务器。

  
• 10.18 09:31:09
  发表了文章 2024-10-18 09:31:09

  数据集学习笔记(四):VOC转COCO数据集并据txt中图片的名字批量提取对应的图片并保存到另一个文件夹

  这篇文章介绍了如何将VOC数据集转换为COCO数据集的格式，并通过Python脚本根据txt文件中列出的图片名称批量提取对应的图片并保存到另一个文件夹。
• 10.18 09:30:03
  发表了文章 2024-10-18 09:30:03

  Ubuntu学习笔记(六):ubuntu切换Anaconda和系统自带Python

  本文介绍了在Ubuntu系统中切换Anaconda和系统自带Python的方法。方法1涉及编辑~/.bashrc和/etc/profile文件，更新Anaconda的路径。方法2提供了详细的步骤指导，帮助用户在Anaconda和系统自带Python之间进行切换。
• 10.18 09:28:51
  发表了文章 2024-10-18 09:28:51

  Jetson 学习笔记(十一)：jetson agx xavier 源码编译ffmpeg(3.4.1)和opencv(3.4.0)

  本文是关于在Jetson AGX Xavier上编译FFmpeg（3.4.1）和OpenCV（3.4.0）的详细教程，包括编译需求、步骤、测试和可能遇到的问题及其解决方案。还提供了Jetson AGX Xavier编译CUDA版本的OpenCV 4.5.0的相关信息。

  
• 10.18 09:27:27
  发表了文章 2024-10-18 09:27:27

  Ubuntu安装笔记(三):ffmpeg(3.2.16)源码编译opencv(3.4.0)

  本文是关于Ubuntu系统中使用ffmpeg 3.2.16源码编译OpenCV 3.4.0的安装笔记，包括安装ffmpeg、编译OpenCV、卸载OpenCV以及常见报错处理。

  
• 10.18 09:26:21
  发表了文章 2024-10-18 09:26:21

  Ubuntu安装笔记(二):ubuntu18.04编译安装opencv 3.4.0 opencv_contrib3.4.0

  本文介绍了在Ubuntu 18.04系统上编译安装OpenCV 3.4.0及其扩展包opencv_contrib 3.4.0的详细步骤，包括下载源码、安装依赖、配置CMake和编译安装，以及常见问题的解决方法。

  
• 10.18 09:24:01
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  视频监控笔记(三):opencv结合ffmpeg获取rtsp摄像头相关信息

  本文介绍了如何使用OpenCV结合FFmpeg获取RTSP摄像头信息，包括网络架构、视频监控系统组成、以及如何读取和显示网络摄像头视频流。
• 10.18 09:22:53
  发表了文章 2024-10-18 09:22:53

  PyAV学习笔记(一)：PyAV简介、安装、基础操作、python获取RTSP(海康)的各种时间戳(rtp、dts、pts)

  本文介绍了PyAV库，它是FFmpeg的Python绑定，提供了底层库的全部功能和控制。文章详细讲解了PyAV的安装过程，包括在Windows、Linux和ARM平台上的安装步骤，以及安装中可能遇到的错误和解决方法。此外，还解释了时间戳的概念，包括RTP、NTP、PTS和DTS，并提供了Python代码示例，展示如何获取RTSP流中的各种时间戳。最后，文章还提供了一些附录，包括Python通过NTP同步获取时间的方法和使用PyAV访问网络视频流的技巧。

  
• 10.18 09:21:18
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  Jetson 学习笔记(十)：Picamera或者Jetcam打开树莓派CSI摄像头

  本文介绍了在Jetson Nano上使用picamera和jetcam库打开树莓派CSI摄像头的方法。由于使用opencv获取CSI摄像头图像延迟高，作者推荐使用picamera，能达到20-30fps。文章提供了安装步骤、基础代码示例，并记录了一些有用的博客地址。
• 10.18 09:19:23
  发表了文章 2024-10-18 09:19:23

  Python实用记录(十一):出现科学计数法如何在代码中恢复

  本文介绍了如何在Python中处理科学计数法，包括如何将科学计数法转换为普通数字，以及如何设置NumPy的print选项来避免科学计数法的显示。
• 10.18 09:18:11
  发表了文章 2024-10-18 09:18:11

  深度学习笔记(十二):普通卷积、深度可分离卷积、空间可分离卷积代码

  本文探讨了深度可分离卷积和空间可分离卷积，通过代码示例展示了它们在降低计算复杂性和提高效率方面的优势。

  
• 10.18 09:15:46
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  Seaborn可视化学习笔记(一):可视化神经网络权重分布情况

  这篇文章是关于如何使用Seaborn库来可视化神经网络权重分布的教程，包括函数信息、测试代码和实际应用示例。
• 10.18 09:13:05
  发表了文章 2024-10-18 09:13:05

  目标检测笔记(一)：不同模型的网络架构介绍和代码

  这篇文章介绍了ShuffleNetV2网络架构及其代码实现，包括模型结构、代码细节和不同版本的模型。ShuffleNetV2是一个高效的卷积神经网络，适用于深度学习中的目标检测任务。

  
• 10.18 09:10:52
  发表了文章 2024-10-18 09:10:52

  Jetson 学习笔记(九)：NX-aptitude换回apt

  这篇文章是关于如何在NVIDIA Jetson设备上将aptitude换回apt的教程。作者在安装aptitude时不小心卸载了apt，导致无法使用apt-get命令。文章提供了以下解决办法。
• 10.18 09:09:43
  发表了文章 2024-10-18 09:09:43

  目标检测实战(四)：YOLOV4-Tiny 源码训练、测试、验证详细步骤

  这篇文章详细介绍了使用YOLOv4-Tiny进行目标检测的实战步骤，包括下载源码和权重文件、配置编译环境、进行简单测试、训练VOC数据集、生成训练文件、准备训练、开始训练以及多GPU训练的步骤。文章还提供了相应的代码示例，帮助读者理解和实践YOLOv4-Tiny模型的训练和测试过程。
• 10.18 09:08:33
  发表了文章 2024-10-18 09:08:33

  目标检测实战(三)：YOLO-Nano训练、测试、验证详细步骤

  本文介绍了YOLO-Nano在目标检测中的训练、测试及验证步骤。YOLO-Nano是一个轻量级目标检测模型，使用ShuffleNet-v2作为主干网络，结合FPN+PAN特征金字塔和NanoDet的检测头。文章详细说明了训练前的准备、源代码下载、数据集准备、参数调整、模型测试、FPS测试、VOC-map测试、模型训练、模型测试和验证等步骤，旨在帮助开发者高效实现目标检测任务。

  
• 10.18 09:07:06
  发表了文章 2024-10-18 09:07:06

  Pytorch学习笔记(十):Torch对张量的计算、Numpy对数组的计算、它们之间的转换

  这篇文章是关于PyTorch张量和Numpy数组的计算方法及其相互转换的详细学习笔记。
• 10.18 09:00:14
  发表了文章 2024-10-18 09:00:14

  目标检测实战(二)：YoloV4-Tiny训练、测试、评估完整步骤

  本文介绍了使用YOLOv4-Tiny进行目标检测的完整流程，包括模型介绍、代码下载、数据集处理、网络训练、预测和评估。

  
• 10.18 08:58:13
  发表了文章 2024-10-18 08:58:13

  目标检测实战(一)：CIFAR10结合神经网络加载、训练、测试完整步骤

  这篇文章介绍了如何使用PyTorch框架，结合CIFAR-10数据集，通过定义神经网络、损失函数和优化器，进行模型的训练和测试。

  
• 10.18 08:56:59
  发表了文章 2024-10-18 08:56:59

  行为检测代码(一)：超详细介绍C3D架构训练+测试步骤

  这篇文章详细介绍了C3D架构在行为检测领域的应用，包括训练和测试步骤，使用UCF101数据集进行演示。

  
• 10.18 08:55:46
  发表了文章 2024-10-18 08:55:46

  行为检测(一)：openpose、LSTM、TSN、C3D等架构实现或者开源代码总结

  这篇文章总结了包括openpose、LSTM、TSN和C3D在内的几种行为检测架构的实现方法和开源代码资源。
• 10.18 08:52:05
  发表了文章 2024-10-18 08:52:05

  数据集学习笔记(三):COCO创建dataloader用于训练

  如何使用COCO数据集创建dataloader进行训练，包括安装环境、加载数据集代码、定义数据转换、创建数据集对象以及创建dataloader。
• 10.18 08:50:55
  发表了文章 2024-10-18 08:50:55

  Python实用记录(十):获取excel数据并通过列表的形式保存为txt文档、xlsx文档、csv文档

  这篇文章介绍了如何使用Python读取Excel文件中的数据，处理后将其保存为txt、xlsx和csv格式的文件。

  
• 10.18 08:48:52
  发表了文章 2024-10-18 08:48:52

  Python实用记录(九):将不同的图绘制在一起、将不同txt文档中的数据绘制多条折线图

  这篇文章介绍了如何使用Python的OpenCV库将多张图片合并为一张图片显示，以及如何使用matplotlib库从不同txt文档中读取数据并绘制多条折线图。

  
• 10.18 08:47:47
  发表了文章 2024-10-18 08:47:47

  数据集学习笔记(三)：调用不同数据集获取trainloader和testloader

  本文介绍了如何使用PyTorch框架调用CIFAR10数据集，并获取训练和测试的数据加载器（trainloader和testloader）。

  
• 10.17 18:26:35
  发表了文章 2024-10-17 18:26:35

  数据集学习笔记(二): 转换不同类型的数据集用于模型训练(XML、VOC、YOLO、COCO、JSON、PNG)

  本文详细介绍了不同数据集格式之间的转换方法，包括YOLO、VOC、COCO、JSON、TXT和PNG等格式，以及如何可视化验证数据集。

  
• 10.17 18:23:32
  发表了文章 2024-10-17 18:23:32

  软件安装(四):Pycharm安装详细教程

  本文提供了一个详细的PyCharm安装教程，包括下载、安装和使用步骤，特别强调了在Windows环境下安装时不要选择关联.py文件的选项，并说明了如何配置系统环境变量Path以及激活账号密码。

  
• 10.17 18:22:32
  发表了文章 2024-10-17 18:22:32

  软件安装(三):Anaconda安装详细教程

  本文提供了Anaconda的详细安装教程，包括下载安装包、安装过程以及基本的Anaconda操作，如创建和管理Python虚拟环境。

  
• 10.17 18:20:56
  发表了文章 2024-10-17 18:20:56

  Matplotlab可视化学习笔记(三):如何根据不同的txt文档绘制多条折线图

  这篇文章是关于如何使用Python的matplotlib库根据多个txt文档中的数据绘制多条折线图的教程。
• 10.17 18:19:35
  发表了文章 2024-10-17 18:19:35

  Flask学习笔记(一):Flask Web框架

  本文介绍了Flask Web框架的基本概念、安装方法、初始化参数、程序编写、静态文件显示和配置信息加载等基础知识。
• 10.17 18:18:17
  发表了文章 2024-10-17 18:18:17

  Flask学习笔记(四):基于Flask网页显示图片

  这篇博客文章介绍了如何使用Flask框架在网页上显示图片。
• 10.17 18:15:52
  发表了文章 2024-10-17 18:15:52

  Flask学习笔记(三):基于Flask框架上传特征值(相关数据)到服务器端并保存为txt文件

  这篇博客文章是关于如何使用Flask框架上传特征值数据到服务器端，并将其保存为txt文件的教程。

  
• 10.17 18:14:31
  发表了文章 2024-10-17 18:14:31

  Python实用记录(八):不同格式之间的转换

  本文介绍了Python中不同数据格式之间的转换方法，包括numpy数组与列表、字符串之间的转换，以及PyTorch张量与numpy数组之间的转换。
• 10.17 18:11:53
  发表了文章 2024-10-17 18:11:53

  Flask学习笔记(二):基于Flask框架上传图片到服务器端并原名保存

  关于如何使用Flask框架上传图片到服务器端并以其原名保存的教程。
• 10.17 18:07:56
  发表了文章 2024-10-17 18:07:56

  Opencv学习笔记(十):opencv和base64之间的转换

  本文介绍了如何使用Python和OpenCV库将图像在Base64编码和OpenCV可读格式之间进行转换。
• 10.17 18:05:40
  发表了文章 2024-10-17 18:05:40

  深度学习笔记(十一):各种特征金字塔合集

  这篇文章详细介绍了特征金字塔网络（FPN）及其变体PAN和BiFPN在深度学习目标检测中的应用，包括它们的结构、特点和代码实现。
• 10.17 18:04:25
  发表了文章 2024-10-17 18:04:25

  重装系统学习笔记(一):Windows10重装步骤(正版)

  这篇博客文章详细介绍了如何使用微软官方工具重装Windows 10系统，包括下载安装工具、准备U盘、设置BIOS以及系统安装的步骤。

  
• 10.17 17:56:04
  发表了文章 2024-10-17 17:56:04

  Mlflow可视化学习笔记(一):可视化YOLOV4损失函数

  这篇博客介绍了如何使用Mlflow可视化YOLOV4损失函数，并提供了安装指南、代码示例和运行程序的步骤。

  
• 10.17 17:54:21
  发表了文章 2024-10-17 17:54:21

  Python Error 汇总

  本文汇总了Python编程中常见的错误及其解决办法，包括导入错误、类型错误、运行时错误等，并提供了详细的解决方案。

  
• 10.17 12:25:15
  发表了文章 2024-10-17 12:25:15

  论文精度笔记(四)：《Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals》

  Sparse R-CNN是一种端到端的目标检测方法，它通过使用一组可学习的稀疏提议框来避免传统目标检测中的密集候选框设计和多对一标签分配问题，同时省去了NMS后处理步骤，提高了检测效率。

  
• 10.17 12:23:36
  发表了文章 2024-10-17 12:23:36

  数据集学习笔记(一):常用检测、行为检测数据集

  这篇文章是关于常用目标检测和行为检测数据集的介绍，包括CIFAR系列、COCO、VOC系列、TT100K和UCF101等数据集的详细信息和使用说明。

  
• 10.17 12:21:11
  发表了文章 2024-10-17 12:21:11

  Pytorch学习笔记(九):Pytorch模型的FLOPs、模型参数量等信息输出(torchstat、thop、ptflops、torchsummary)

  本文介绍了如何使用torchstat、thop、ptflops和torchsummary等工具来计算Pytorch模型的FLOPs、模型参数量等信息。
• 10.17 12:20:04
  发表了文章 2024-10-17 12:20:04

  Pytorch学习笔记(八):nn.ModuleList和nn.Sequential函数详解

  PyTorch中的nn.ModuleList和nn.Sequential函数，包括它们的语法格式、参数解释和具体代码示例，展示了如何使用这些函数来构建和管理神经网络模型。
• 10.17 12:18:55
  发表了文章 2024-10-17 12:18:55

  Pytorch学习笔记(七):F.softmax()和F.log_softmax函数详解

  本文介绍了PyTorch中的F.softmax()和F.log_softmax()函数的语法、参数和使用示例，解释了它们在进行归一化处理时的作用和区别。

  
• 10.17 12:17:40
  发表了文章 2024-10-17 12:17:40

  Pytorch学习笔记(六):view()和nn.Linear()函数详解

  这篇博客文章详细介绍了PyTorch中的`view()`和`nn.Linear()`函数，包括它们的语法格式、参数解释和具体代码示例。`view()`函数用于调整张量的形状，而`nn.Linear()`则作为全连接层，用于固定输出通道数。

  
• 10.17 12:16:38
  发表了文章 2024-10-17 12:16:38

  Pytorch学习笔记(五):nn.AdaptiveAvgPool2d()函数详解

  PyTorch中的`nn.AdaptiveAvgPool2d()`函数用于实现自适应平均池化，能够将输入特征图调整到指定的输出尺寸，而不需要手动计算池化核大小和步长。

  
• 10.17 12:15:30
  发表了文章 2024-10-17 12:15:30

  路由表学习笔记(一):如何查看路由表和操作路由表

  查看和操作路由表的笔记，包括使用route print命令查看路由表信息，以及使用ROUTE命令添加、删除或修改路由表项的方法。

  
• 10.17 12:13:51
  发表了文章 2024-10-17 12:13:51

  Pytorch学习笔记(四):nn.MaxPool2d()函数详解

  这篇博客文章详细介绍了PyTorch中的nn.MaxPool2d()函数，包括其语法格式、参数解释和具体代码示例，旨在指导读者理解和使用这个二维最大池化函数。

  
• 10.17 12:12:51
  发表了文章 2024-10-17 12:12:51

  Pytorch学习笔记(三):nn.BatchNorm2d()函数详解

  本文介绍了PyTorch中的BatchNorm2d模块，它用于卷积层后的数据归一化处理，以稳定网络性能，并讨论了其参数如num_features、eps和momentum，以及affine参数对权重和偏置的影响。