YOLOv5算法改进(23)— 更换主干网络GhostNet + 添加CA注意力机制 + 引入GhostConv

前言:Hello大家好,我是小哥谈。本节课就让我们结合论文来对YOLOv5进行组合改进(更换主干网络GhostNet + 添加CA注意力机制 + 引入GhostConv),希望同学们学完本节课可以有所启迪,并且后期可以自行进行YOLOv5算法的改进!🌈
前期回顾:
YOLOv5算法改进(1)— 如何去改进YOLOv5算法
相关文章:
YOLOv5算法改进(23)— 更换主干网络GhostNet + 添加CA注意力机制 + 引入GhostConv
前言:Hello大家好,我是小哥谈。本节课就让我们结合论文来对YOLOv5进行组合改进(更换主干网络GhostNet + 添加CA注意力机制 + 引入GhostConv),希望同学们学完本节课可以有所启迪,并且后期可以自行进行YOLOv5算法的改进!🌈 前期回顾: YOLOv5算法改进(1)— 如何去…...
centos系统部署rancher1.6版本并部署服务
1. centos上部署docker. 请参考 博客 2. 用docker安装rancher1.6 sudo docker run -d -v /mnt/rancher/db:/var/lib/mysql --restartunless-stopped -p 8080:8080 rancher/server3.浏览器登录做设置 3.1 浏览器打开 1.117.92.32:8080 #直接就登录了 3.2 第一次进入&am…...
Matlab实时读取串口数据并实时画图方法
** Matlab实时读取串口数据并实时画图方法 ** 按照数据串口协议如:$KT2,1.80,88.18,39.54,42.86,LO[0.72,-1.04,0.35],举例。 s serialport("COM12",115200,"Timeout",5); poszeros(100000,3); j1; data1 read(s,1,"uint8&…...
智能优化算法应用:基于向量加权平均算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码
智能优化算法应用:基于向量加权平均算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码 文章目录 智能优化算法应用:基于向量加权平均算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.向量加权平均算法4.实验参数设定…...
SpringBoot - Maven 打包合并一个胖 JAR 以及主项目 JAR 依赖 JAR 分离打包解决方案
问题描述 <plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId><version>2.1.18.RELEASE</version><configuration><!--<classifier>exec</classifier>--…...
react 18 Hooks扩展函数式组件的状态管理
React函数式组件 特点 React函数式组件具有以下特点: 简洁:使用函数的方式定义组件,语法简单直观。无状态:函数式组件没有内部状态(state),只依赖于传入的props。可复用:函数式组…...
智能优化算法应用:基于浣熊算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码
智能优化算法应用:基于浣熊算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码 文章目录 智能优化算法应用:基于浣熊算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析3.浣熊算法4.实验参数设定5.算法结果6.参考文献7.MA…...
c++ qt QtWidgetsApplication 项目 使用外部ui
1 包含生成的UI头文件: 例如,如果你的Qt Designer的.ui文件名为test.ui,那么生成的头文件通常为ui_test.h。 #include "ui_test.h"2 实例化UI类:.h文件中实例化ui 在你的主要类的头文件中,你通常会声明一个U…...
使用React 18、Echarts和MUI实现温度计
关键词 React 18 Echarts和MUI 前言 在本文中,我们将结合使用React 18、Echarts和MUI(Material-UI)库,展示如何实现一个交互性的温度计。我们将使用Echarts绘制温度计的外观,并使用MUI创建一个漂亮的用户界面。 本文…...
使用代码生成工具快速开发应用-结合后端Web API提供接口和前端页面快速生成,实现通用的业务编码规则管理
1、通用的业务编码规则的管理功能 在前面随笔我们介绍了一个通用的业务编码规则的管理功能,通过代码生成工具Database2Sharp一步步的生成相关的后端和Winform、WPF的界面,进行了整合,通过利用代码生成工具Database2sharp生成节省了常规功能的…...
Android 13 - Media框架(26)- OMXNodeInstance(三)
上一节我们了解了OMXNodeInstance中的端口定义,这一节我们一起来学习ACodec、OMXNode、OMX 组件使用的 buffer 到底是怎么分配出来的,以及如何关联起来的。(我们只会去了解 graphic buffer的创建、input bytebuffer的创建、secure buffer的创…...
力扣题目学习笔记(OC + Swift)21. 合并两个有序链表
21. 合并两个有序链表 将两个升序链表合并为一个新的 升序 链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。 链表解题经典三把斧: 哑巴节点栈快慢指针 此题比较容易想到的解法是迭代法,生成哑巴节点,然后迭代生成后续节点。…...
C# WPF上位机开发(windows pad上的应用)
【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing 163.com】 大部分同学可能都认为c# wpf只能用在pc端。其实这是一种误解。c# wpf固然暂时只能运行在windows平台上面,但是windows平台不仅仅是电脑…...
Word使用技巧【开题报告】
1、修改目录:选中目录,点击更新域。 2、更改或删除单个页面上的页眉或页脚 3、借助其他软件在Word导入参考文献 利用zetero导入文献:安装zetero 解决参考文献插入问题 在Word中插入文献操作步骤 英文文献出现“等”,如何解决 Zote…...
电子学会C/C++编程等级考试2022年06月(七级)真题解析
C/C++等级考试(1~8级)全部真题・点这里 第1题:有多少种二叉树 输入n(1<n<13),求n个结点的二叉树有多少种形态 时间限制:1000 内存限制:65536输入 整数n输出 答案 样例输入 3样例输出 5 答案: //参考答案 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; …...
git中的smart checkout和force checkout
切换分支时出现了这个问题: 这是因为shiyan01分支修改了代码,但是没有commit, 所以在切换到test分支的时候弹出这个窗口 一、smart checkout(智能签出) 会把shiyan01分支的改动内容带到test分支。合并处理后的内容就变成了test分支的内容,而shiyan01分支的改动会被…...
vue3整合Element-Plus,极速上手。
条件分页查询: 需求分析: form表单 Button按钮 Table表格 Pagination分页 页面布局: 搜索表单: 如果表单封装的数据较多,建议绑定到一个对象中。 …...
学习Vue2.x
文章目录 一、使用Vue脚手架1.ref和props属性2.mixin混入3.组件化编码流程4.webStorage5.组件自定义事件6.全局事件总线7.消息订阅与发布 二、使用步骤1.引入库 一、使用Vue脚手架 1.ref和props属性 ref属性: (1)被用来给元素或子组件注册应…...
新手如何快速熟悉代码,写出东西(持续更新)
目录 第一章、最小编程任务的设想1.1)程序员入门会遇到的问题1.2)最小编程任务的设想1.3)编程逻辑1.4)具体需求 第二章、最小编程单元的练习2.1)代码/需求方面2.1.1)初级练习2.1.2)中级练习2.1.…...
11-网络安全框架及模型-软件安全能力成熟度模型(SSCMM)
目录 软件安全能力成熟度模型 1 背景概述 2 主要内容 3 成熟度等级定义 4 关键过程和实践 5 评估方法 6 改进建议 7 持续改进 8 主要价值 9 应用场景 10 优势和局限性 备注 软件安全能力成熟度模型 1 背景概述 SSCMM模型是软件安全能力成熟度模型,它描…...
S7通信避坑指南:当1200/1500 PLC遇上S7-200 SMART,这些数据类型和地址映射坑你别踩
S7通信实战避坑手册:跨越1200/1500与200 SMART的数据鸿沟 在工业自动化系统升级改造过程中,新旧设备混合组网已成为常态。当工程师面对S7-1200/1500与S7-200 SMART的异构通信需求时,往往会陷入数据类型转换、地址映射等"隐形陷阱"。…...
误删Anaconda?4招紧急救援方案
问题背景与常见场景Anaconda被误删可能由误操作、系统崩溃、病毒攻击等原因导致,涉及环境、包、配置等关键数据丢失。抢救前的准备工作立即停止对Anaconda所在磁盘的写入操作,避免数据被覆盖。 确认删除方式(回收站、ShiftDelete、格式化等&a…...
【智能电网会议】第三届智能电网与人工智能国际学术会议(SGAI 2026)
第三届智能电网与人工智能国际学术会议(SGAI 2026) 2026 3rd International Conference on Smart Grid and Artificial Intelligence 往届会后3-4个月检索 华东交通大学主办 IEEE出版,见刊检索有保障 会议官网: 第七届人工智能、网络与信息…...
开源工具Lenovo Legion Toolkit:游戏本性能管理的轻量化创新方案
开源工具Lenovo Legion Toolkit:游戏本性能管理的轻量化创新方案 【免费下载链接】LenovoLegionToolkit Lightweight Lenovo Vantage and Hotkeys replacement for Lenovo Legion laptops. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/le/LenovoLegionToolkit …...
KRM库:Arduino嵌入式运动控制的安全映射与非阻塞调度
1. KRM库概述:面向嵌入式运动控制的Arduino实用工具集KRM(Koval Robotics & Motion)是一个专为Arduino平台设计的轻量级底层工具库,其核心定位并非通用算法封装,而是聚焦于机器人与机电控制系统开发中高频、重复、…...
M2LOrder模型LSTM原理浅析与实战:时序情感分析入门
M2LOrder模型LSTM原理浅析与实战:时序情感分析入门 你是不是经常看到一些智能客服或者社交平台,能分析出一段对话里用户情绪的变化?比如,用户一开始有点生气,聊着聊着又缓和了,最后还挺满意。这种对“情绪…...
TranslucentTB:Windows任务栏透明化与个性化定制工具完全指南
TranslucentTB:Windows任务栏透明化与个性化定制工具完全指南 【免费下载链接】TranslucentTB A lightweight utility that makes the Windows taskbar translucent/transparent. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/TranslucentTB TranslucentTB是…...
PredRNN++:从单元到系统,逐层拆解与实战解析
1. PredRNN核心单元拆解 PredRNN作为视频预测领域的里程碑模型,其核心创新在于Causal LSTM和GHU两大单元的设计。我们先从代码层面看看它们如何运作。 1.1 Causal LSTM的三明治结构 打开CausalLSTMCell.py文件,你会发现这个单元像三明治一样分为三层&…...
Qwen3.5-4B-Claude-Opus部署案例:FastAPI+supervisor托管的生产级Web服务搭建
Qwen3.5-4B-Claude-Opus部署案例:FastAPIsupervisor托管的生产级Web服务搭建 1. 模型与部署概述 Qwen3.5-4B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled-GGUF 是一个基于 Qwen3.5-4B 的推理蒸馏模型,重点强化了结构化分析、分步骤回答、代码与逻辑类问题的处…...
华为 eNSP 实战:SSH 密钥认证配置与安全加固指南
1. 为什么选择SSH密钥认证而非密码? 在华为eNSP模拟的企业网络环境中,传统的SSH密码认证虽然比Telnet安全,但依然存在被暴力破解的风险。我曾在实际项目中发现,使用弱密码的设备在暴露公网后,平均每天会遭受上千次登录…...
