摘要:本案例将在ModelBox中使用YOLO v3模型,实现一个简单的口罩检测应用 本文分享自华为云社区<ModelBox开发体验Day05开发案例-使用YOLOv3做口罩检测>,作者: 孙小北. 本案例将使用YOLO v3模型,实现一个简单的口罩检测应用 代码:https://github.com/sunxiaobei/modelbox_gallery 代码tag:v1.5 mask_det_yolo3,v1.5.1 mask_det_yolo3_camera 开发准备 开发环境安装和部署…

当前的前端世界中有很多著名的开源javascript模板引擎如Handlebars.Nunjucks.EJS等等,相信很多人对它们都并不陌生. js模板引擎的现状 通常来讲,这些js模板引擎项目都有一个共同的特性:只专注渲染字符串(html) 早在几年前Backbone等mv*框架流行的时候,js模板引擎遇到了它们的春天,因为Backbone可以支持选配用户自己喜好的模板,并提供了接入方案.但是在新一代前端mv*框架盛行的今天,人们更多的关注点在于React的JSX支持的逻辑何等地强大.Vue的…

开始 在上一篇文章:dotnet core多平台开发体验 ,体验了一把dotnet core 之后,现在想对之前做的例子进行改造,想看看加上mvc框架是一种什么样的体验,于是我就要开始诞生今天的这篇文章来分享我的感受了. 一.项目改造加入mvc框架 首先我们先修改project.json文件,加入mvc框架的依赖.添加发布时候的发布的包含内容.还有就是编译选项,修改前后的对比如下图. 第二我们对Startup.cs进行修改,以让能加载mvc框架进行工作.如下图,把我们原来输出到页面的内容给删除掉…

NET Core全新的开发体验 2016年6月27日,这是一个特殊的日子,微软全新的.NET开发平台.NET Core的RTM版本正式发布.我个人将.NET Core的核心特性归结为三点,它们的首字母组成一个非常好记的简称——COM,分别代表的含义Cross-Platform.Open-Source和Modularization.开发.NET Core应用的方式与之前具有非常大的变化,对于那些尚未体验过.NET Core的朋友,我希望通过本篇文章创建的这j几个Hello World应用可以很容易…

微软在千禧年推出 .NET战略,并在两年后推出第一个版本的.NET Framework和IDE(Visual Studio.NET 2002,后来改名为Visual Studio),如果你是一个资深的.NET程序员,相信传统的.NET应用的开发方式已经深深地烙印在你的脑子里面..NET Core打来了全新的开发体验,但是开发方式的差异根本不足以成为你快速跨入.NET Core 世界的门槛,因为在.NET Core在很多方面比传统的.NET Framework应用开发要简单.为了消除很多尚未接触过…

除了微软自家的Windows平台, .NET Core针对Mac OS以及各种Linux(RHEL.Ubuntu.Debian.Fedora.CentOS和SUSE等)都提供了很好的支持,我们先来体验一下使用Mac来开发.NET Core应用,在这之前我们照例先得构建我们的开发环境. 一.安装开发环境 和Windows一样,如果我们下午在Mac上进行.NET Core应用的开发,我们只需要安装 .NET Core SDK和相应的IDE就可以了.对于前者,我们可以直接从微软官方站点(https:/…

作者:陈希章 重写于 2017年5月24日 前言 这篇文章最早写于2017年5月2日,当时的想法是从最简单的方式来写如何在一个ASP.NET MVC应用程序中集成Microsoft Graph,但实际上还真不是那么简单,至少我是不满意的,加上这一两周都比较忙,所以这一篇就一直搁置.直到上周的一个契机,让我看到了一个全新的方式,而且可以极大地改变我们在Web应用程序中集成Microsoft Graph,所以抓紧做了实践,写出来给大家参考. 在今年3月份Visual Studio 2017进行发布的…

如果想体验Linux环境下开发和运行.NET Core应用,我们有多种选择.一种就是在一台物理机上安装原生的Linux,我们可以根据自身的喜好选择某种Linux Distribution,目前来说像RHEL.Ubuntu.Debian.Fedora.CentOS和SUSE这些主流的Distribution都是支持的.如果读者朋友们觉得这种方式比较麻烦,我们也可以采用虚拟机的形式安装相应的Linux Distribution,比如我经常使用的都是安装在VirtualBox上的Ubuntu.对于64…

数据增强在机器学习中的作用不言而喻.和图片分类的数据增强不同,训练目标检测模型的数据增强在对图像做处理时,还需要对图片中每个目标的坐标做相应的处理.此外,位移.裁剪等操作还有可能使得一些目标在处理后只有一小部分区域保留在原图中,这需要额外的机制来判断是否需要去掉该目标来训练模型.为此TensorLayer 1.7.0(tf>=1.4 && tl>=1.7)发布中,提供了大量关于目标检测任务的数据集下载.目标坐标处理.数据增强的API.最近的几次发布主要面向新的卷积方式(Defo…

https://blog.csdn.net/guleileo/article/details/80581858 本文来自 CSDN 网站,作者 EasonApp. 作者专栏: http://dwz.cn/7ZGrif YOLOv1 这是继 RCNN,fast-RCNN 和 faster-RCNN之后,Ross Girshick 针对 DL 目标检测速度问题提出的另外一种框架.YOLO V1 其增强版本在 GPU 上能跑45fps,简化版本155fps. 论文下载:http://arxiv.org…