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水木清扬
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2021年5月21日
yolov5部署到iPhone或终端实践全过程(论文源码福利)
摘要: 期待已久的检测经典又来来了一波强袭——yolov5。其实yolov5没有完整的文件,现在最重要的应该是把yolov4弄清楚,在目标检测领域中受益匪浅,可以在某些场景得到较高的提升。今天我们还是给大家分享yolov4,下一期我们将实践得将yolov5部署到苹果手机或者在终端通过摄像头实时检测! 长按扫
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posted @ 2021-05-21 13:34 水木清扬
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2021年5月20日
西门子S7-200 SMART 综合应用案例及解析——家用普通洗衣机
摘要: 一、示意图 二、控制要求 当按下启动按钮时,洗衣机启动运转;当按下停止按钮时,洗衣机停止运转。 三、元件说明 PLC输入及辅助软元件 控制说明 I0.0 洗衣机启动和初始化按钮,按下启动时,I0.0 状态由Off→On I0.1 洗衣机停止按钮按下停止时,I0.1 状态由Off→On I0.2 高水
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posted @ 2021-05-20 18:05 水木清扬
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应用OpenCV和Python进行SIFT算法的实现
摘要: https://blog.csdn.net/zhangziju/article/details/79754652 应用OpenCV和Python进行SIFT算法的实现如下图为进行测试的gakki101和gakki102,分别验证基于BFmatcher、FlannBasedMatcher等的SIFT算
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posted @ 2021-05-20 13:51 水木清扬
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2021年5月19日
目标检测实战:4种YOLO目标检测的C++和Python两种版本实现
摘要: 本文作者使用C++编写一套基于OpenCV的YOLO目标检测,包含了经典的YOLOv3,YOLOv4,Yolo-Fastest和YOLObile这4种YOLO目标检测的实现。附代码详解。 2020年,新出了几个新版本的YOLO目标检测,在微信朋友圈里转发的最多的有YOLOv4,Yolo-Fastes
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posted @ 2021-05-19 13:23 水木清扬
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2021年5月18日
一分钟教你西门子1200PLC程序上传
摘要: STEP7 V13 及以上版本功能:将设备作为新站上传(硬件和软件) 软件要求:TIA Portal V13及以上版本 固件要求:S7-1200 V4.0及以上版本 只要满足上述条件,就可以使用"上传设备作为新站(硬件和软件)"功能从在线连接的设备上将硬件配置与软件一起上传,并在项目中使用这些数据创
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posted @ 2021-05-18 13:19 水木清扬
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python----->>删除超过固定天数的日志
摘要: 删除过期的日志 #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 import os import datetime import shutil # confluence数据备份,因为confluence不能保留7天备份,并且每天全备份,占用空间很大,所以写脚本,保留7天备
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posted @ 2021-05-18 09:49 水木清扬
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2021年5月17日
Transformer再下一城!Swin-Unet:首个纯Transformer的医学图像分割网络
摘要: Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation 论文:https://arxiv.org/abs/2105.05537 代码:https://github.com/HuCaoFighting/Swin-Unet
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posted @ 2021-05-17 13:15 水木清扬
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2021年5月14日
西门子S7-1200 PLC 水箱水位控制程序案例
摘要: S7-1200 PLC水箱水位控制,案例会应用到基本指令、模拟量转换指令、数据块的使用、FB和FC的使用等知识,这就要求大家要先掌握这些知识,才能更好地理解案例程序哦。话不多说,我们就开始吧。 案例的控制要求1该控制项目为水箱水位控制系统 系统中一共有3隔水箱,每隔水箱抖音一个液位传感器、输出的信号
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posted @ 2021-05-14 17:08 水木清扬
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【开源】Transformer 在CV领域全面开花:新出跟踪、分割、配准等总结
摘要: 本文收录 5 月 以来值得关注的 Transformer 相关开源论文,包括基于 Transformer 的自监督学习方法在 CV 任务中应用、视觉跟踪、视频预测、语义分割、图像配准,以及 1 篇针对 Transformer 风格的网络中,“attention layer”是否是必要的技术报告。 0
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posted @ 2021-05-14 16:30 水木清扬
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目标检测------>>>>R2CNN_Faster-RCNN_Tensorflow项目环境得配置
摘要: 项目地址:https://github.com/DetectionTeamUCAS/R2CNN_Faster-RCNN_Tensorflow 第一种cuda10.1安装: cuda10.1 cudnn7.5.下得安装 创建虚拟环境: conda create -n conpy35 python=3.
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posted @ 2021-05-14 15:32 水木清扬
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