AGPL-3.0 许可
时间: 2023-10-25 07:07:32 浏览: 52
AGPL-3.0是一种开源软件许可协议,也称为GNU Affero通用公共许可协议版本3.0。它是GPL协议的一个变体,旨在适用于网络使用的软件和服务。AGPL-3.0要求在使用或修改软件后,将源代码和任何修改后的代码都公开发布,以便其他人可以自由使用和修改代码。此外,如果将软件作为服务提供给其他人,则必须提供源代码和任何修改后的代码。AGPL-3.0是一种保护开源软件的许可协议,它确保了用户的自由和开发者的权利。
相关问题
# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license # YOLOv8-seg instance segmentation model. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/segment # Parameters nc: 80 # number of classes scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n-seg.yaml' will call yolov8-seg.yaml with scale 'n' # [depth, width, max_channels] n: [0.33, 0.25, 1024] s: [0.33, 0.50, 1024] m: [0.67, 0.75, 768] l: [1.00, 1.00, 512] x: [1.00, 1.25, 512] # YOLOv8.0n backbone backbone: # [from, repeats, module, args] - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # 0-P1/2 - [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4 - [-1, 3, C2f, [128, True]] - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8 - [-1, 6, C2f, [256, True]] - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16 - [-1, 6, C2f, [512, True]] - [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32 - [-1, 3, C2f, [1024, True]] - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9 # YOLOv8.0n head head: - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] - [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4 - [-1, 3, C2f, [512]] # 12 - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] - [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3 - [-1, 3, C2f, [256]] # 15 (P3/8-small) - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] - [[-1, 12], 1, Concat, [1]] # cat head P4 - [-1, 3, C2f, [512]] # 18 (P4/16-medium) - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] - [[-1, 9], 1, Concat, [1]] # cat head P5 - [-1, 3, C2f, [1024]] # 21 (P5/32-large) - [[15, 18, 21], 1, Segment, [nc, 32, 256]] # Segment(P3, P4, P5) 如何修改 上述的yolov8-seg.yaml 模型文件,已达到增加小目标检测层
在 yolov8-seg.yaml 模型文件中,可以通过增加卷积层、调整 anchor 大小和数量、增加特征融合模块等方式,来增加小目标检测层。以下是一些示例,供参考:
1. 增加卷积层:在 backbone 部分增加卷积层,以提高网络对小目标的感知能力。例如,在第 5 层后添加一个卷积层,如下所示:
```yaml
backbone:
- [-1, 6, C2f, [512, True]] # 5-P4/16
- [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]] # add a convolutional layer
- [-1, 3, C2f, [512, True]]
```
2. 调整 anchor 大小和数量:在 head 部分调整 anchor 的大小和数量,以更好地适应小目标。例如,可以增加更小的 anchor,如下所示:
```yaml
head:
- [[15, 18, 21], 1, YOLOv3Head, [nc, 3, [10, 13, 16, 30, 33, 23], 32, 512]]
```
其中,`[10, 13, 16, 30, 33, 23]` 是 anchor 的大小列表,可以根据实际情况进行调整。
3. 增加特征融合模块:在 head 部分增加特征融合模块,以获得更好的多尺度特征。例如,可以在第 12 层后增加一个特征融合模块,如下所示:
```yaml
head:
- [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4
- [-1, 3, C2f, [512]] # 12
- [-1, 1, Conv, [256, 3, 1]] # add a convolutional layer
```
需要注意的是,以上只是一些示例,具体的修改方式和参数设置,需要根据具体的场景和需求进行调整和优化。同时,也需要进行适当的调参和验证,以确保模型的性能和效果得到有效提升。
mongodb降低版本
按照引用内容提供的方法和步骤,你可以按照以下步骤将MongoDB降级到指定版本:
1. 下载对应版本的MongoDB安装包,你可以从官方网站下载所需版本的安装包。
2. 在安装包下载完成后,在Linux系统上安装新下载的MongoDB版本。确保新安装的MongoDB与原先的版本不在同一个目录下,以免混淆。
3. 在原先的MongoDB中运行以下命令:`db.adminCommand({setFeatureCompatibilityVersion: "3.4"})`,将MongoDB的Feature Compatibility Version设置为目标版本。
4. 用新安装的MongoDB目录中的THIRD-PARTY-NOTICES、MPL-2、GNU-AGPL-3.0以及bin中除了mongodb.conf以外的文件替换旧的MongoDB中对应的文件。
5. 删除新安装的MongoDB,完成降级操作。
请注意,这只是一种降级MongoDB版本的方法,具体操作可能会因环境和需要降级到的版本而有所不同。在进行降级操作前,建议先备份整个数据库以确保数据安全。