def main(anchors, labels = None, model_addr="/sd/m.kmodel", sensor_window=input_size, lcd_rotation=0, sensor_hmirror=False, sensor_vflip=False): sensor.reset() sensor.set_pixformat(sensor.RGB565) sensor.set_framesize(sensor.QVGA) sensor.set_windowing(sensor_window) sensor.set_hmirror(sensor_hmirror) sensor.set_vflip(sensor_vflip) sensor.run(1)

时间: 2024-04-18 20:23:53 浏览: 193
RAR

DV_HOP.rar_dv-hop_in_localization_sensor localization

这段代码定义了一个名为`main`的函数，它包含了一些参数和一系列操作。 函数的参数包括： - `anchors`：锚点 - `labels`：标签（可选，默认为`None`） - `model_addr`：模型地址（默认为"/sd/m.kmodel"） - `sensor_window`：传感器窗口大小（默认为`input_size`） - `lcd_rotation`：LCD显示屏旋转角度（默认为0） - `sensor_hmirror`：传感器水平镜像（默认为False） - `sensor_vflip`：传感器垂直翻转（默认为False） 在函数主体中，代码执行了以下操作： - 重置传感器 - 设置像素格式为RGB565 - 设置帧大小为QVGA - 设置传感器窗口大小为`sensor_window` - 设置传感器水平镜像和垂直翻转 - 启动传感器 这段代码的作用是初始化传感器，并进行一些设置，以便后续的图像处理和数据采集操作。
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anchors.centerIn: parent } Button { text: "Click me" anchors.centerIn: parent onClicked: { myLabel.text = "Button clicked!" } } } 在这个例子中，我们导入了QtQuick 2.0模块，然后定义了一个...

if __name__ == "__main__": try: # main(anchors = anchors, labels=labels, model_addr=0x300000, lcd_rotation=0) main(anchors = anchors, labels=labels, model_addr="/sd/model-11975.kmodel") except Exception as e: sys.print_exception(e) lcd_show_except(e) finally: gc.collect()

这里注释掉的一行代码是另一种调用方式，其中anchors和labels是之前定义的变量，model_addr指定了模型的地址，lcd_rotation指定了LCD显示屏的旋转角度。这些参数将被传递给main()函数来进行初始化和运行。...

if not labels: with open('labels.txt','r') as f: exec(f.read()) if not labels: print("no labels.txt") img = image.Image(size=(320, 240)) img.draw_string(90, 110, "no labels.txt", color=(255, 0, 0), scale=2) lcd.display(img) return 1 try: img = image.Image("startup.jpg") lcd.display(img) except Exception: img = image.Image(size=(320, 240)) img.draw_string(90, 110, "loading model...", color=(255, 255, 255), scale=2) lcd.display(img) try: task = None task = kpu.load("/sd/model-11975.kmodel") kpu.init_yolo2(task, 0.5, 0.3, 5, anchors) # threshold:[0,1], nms_value: [0, 1] while(True): img = sensor.snapshot() t = time.ticks_ms() objects = kpu.run_yolo2(task, img) t = time.ticks_ms() - t if objects: for obj in objects: pos = obj.rect() img.draw_rectangle(pos) img.draw_string(pos[0], pos[1], "%s : %.2f" %(labels[obj.classid()], obj.value()), scale=2, color=(255, 0, 0)) img.draw_string(0, 200, "t:%dms" %(t), scale=2, color=(255, 0, 0)) lcd.display(img) except Exception as e: raise e finally: if not task is None: kpu.deinit(task)

然后，代码使用kpu.load()函数加载模型文件/sd/model-11975.kmodel。然后，使用kpu.init_yolo2()函数初始化YOLO2目标检测任务。参数包括置信度阈值、非极大值抑制阈值、最大检测数量和锚点信息。 之后，代码...

m = self.model[-1] # Detect() if isinstance(m, Detect): s = 128 # 2x min stride m.stride = torch.tensor([s / x.shape[-2] for x in self.forward(torch.zeros(1, ch, s, s))]) # forward m.anchors /= m.stride.view(-1, 1, 1) check_anchor_order(m) self.stride = m.stride self._initialize_biases()

然后，将m.anchors（anchors是目标检测中用于生成候选框的参考框）除以步长，以便与特征图上的网格对应。接下来，调用check_anchor_order(m)检查anchors的顺序是否正确。最后，调用self._initialize_biases()...

def kmean_anchors(dataset='./data/coco128.yaml', n=9, img_size=640, thr=4.0, gen=1000, verbose=True):这个函数的大致意思

这个函数的大致意思是根据给定的数据集和参数，使用k-means算法生成目标检测算法中使用的锚框。具体来说，它接受以下参数： - dataset：数据集的路径，其中包含了目标检测算法需要的类别信息和训练集的路径。 - n：...

import QtQuick 2.4 import QtQuick.Controls 2.5 import QtQuick.Window 2.3 ApplicationWindow { visible: true width: 800 height: 600 title: "Drawing Board Example" Item { width: 400 height: 400 property int gridSize: 20 property int scaleFactor: 100 Canvas { id: canvas anchors.fill: parent onPaint: { var ctx = getContext("2d"); var width = canvas.width; var height = canvas.height; // 清除画布 ctx.clearRect(0, 0, width, height); // 绘制网格线 ctx.strokeStyle = "black"; ctx.lineWidth = 0.2; // 将线宽改小 for (var x = -width/2; x <= width/2; x += parent.gridSize) { ctx.beginPath(); ctx.moveTo(x, -height/2); ctx.lineTo(x, height/2); ctx.stroke(); } for (var y = -height/2; y <= height/2; y += parent.gridSize) { ctx.beginPath(); ctx.moveTo(-width/2, y); ctx.lineTo(width/2, y); ctx.stroke(); } } } MouseArea { anchors.fill: parent property int gridSize: parent.gridSize property int scaleFactor: parent.scaleFactor onWheel: { // 根据滚轮事件的delta属性，计算缩放比例 parent.scaleFactor += wheel.angleDelta.y / 120; parent.scaleFactor = Math.max(parent.scaleFactor, 10); // 最小值为10% // 根据缩放比例重新计算gridSize和canvas的宽度和高度 var newGridSize = parent.scaleFactor / 5; var newWidth = width * parent.scaleFactor / 100; var newHeight = height * parent.scaleFactor / 100; var xDiff = (newWidth - width) / 2; // 计算横向偏移量 var yDiff = (newHeight - height) / 2; // 计算纵向偏移量 parent.gridSize = newGridSize; canvas.width = newWidth; canvas.height = newHeight; canvas.x -= xDiff; // 调整canvas的位置 canvas.y -= yDiff; canvas.requestPaint(); } } } }这段代码的画布大小相对而言变得太小了，请找出问题所在，并改进

anchors.fill: parent onPaint: { var ctx = getContext("2d"); var width = canvas.width; var height = canvas.height; // 清除画布 ctx.clearRect(0, 0, width, height); // 绘制网格线 ctx....

s = 256 # 2x min stride m.inplace = self.inplace forward = lambda x: self.forward(x)[0] if isinstance(m, Segment) else self.forward(x) m.stride = torch.tensor([s / x.shape[-2] for x in forward(torch.zeros(1, ch, s, s))]) # forward check_anchor_order(m) m.anchors /= m.stride.view(-1, 1, 1) self.stride = m.stride self._initialize_biases() # only run once

其中 isinstance(m, Segment) 是为了检查模型是否为分割模型，因为分割模型需要将输出的大小与输入大小一致。 - 然后通过计算 s / x.shape[-2] 得到 stride，其中 x.shape[-2] 是特征图的高度或宽度，取其中较小值是...

我用于训练的代码报错：“TypeError: 'module' object is not callable”，你帮我看看是什么原因。代码如下：import os import sys import torch import torchvision from dataset import MyDataset from yolov5 import YOLOv5 # 修改批次大小，图像大小和训练轮数 batch_size = 16 img_size = 512 epochs = 50 # 指定数据集路径和标签文件路径 dataset_path = 'F:/moda/images' label_file = 'F:/moda/labels' # 加载数据集和标签 dataset = MyDataset(dataset_path, label_file, img_size=img_size) dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 初始化YOLOv5网络 model = YOLOv5(num_classes=1, num_anchors=3) # 定义损失函数和优化器 criterion = torch.nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters()) # 训练网络 for epoch in range(epochs): for i, (images, targets) in enumerate(dataloader): # 将数据加载到GPU上 images = images.cuda() targets = targets.cuda() # 前向传播 outputs = model(images) # 计算损失 loss = criterion(outputs, targets) # 反向传播和优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 打印训练状态 print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, epochs, i+1, len(dataloader), loss.item()))

model = YOLOv5(num_classes=1, num_anchors=3) # 定义损失函数和优化器 criterion = torch.nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters()) # 训练网络 for epoch in range(epochs): for i, ...

class Model(nn.Module): def __init__(self, cfg='yolov5s.yaml', ch=3, nc=None, anchors=None): # model, input channels, number of classes super().__init__() if isinstance(cfg, dict): self.yaml = cfg # model dict else: # is *.yaml import yaml # for torch hub self.yaml_file = Path(cfg).name with open(cfg) as f: self.yaml = yaml.safe_load(f) # model dict # Define model ch = self.yaml['ch'] = self.yaml.get('ch', ch) # input channels if nc and nc != self.yaml['nc']: LOGGER.info(f"Overriding model.yaml nc={self.yaml['nc']} with nc={nc}") self.yaml['nc'] = nc # override yaml value if anchors: LOGGER.info(f'Overriding model.yaml anchors with anchors={anchors}') self.yaml['anchors'] = round(anchors) # override yaml value self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=[ch]) # model, savelist self.names = [str(i) for i in range(self.yaml['nc'])] # default names self.inplace = self.yaml.get('inplace', True)

模型定义了一个 Model 类，继承自 PyTorch 中的 nn.Module 类。在 __init__ 方法中，模型首先判断传入的配置文件是字典类型还是 yaml 文件，然后解析配置文件中的值来定义模型结构。模型中的核心是 parse_...

class ComputeLoss: sort_obj_iou = False # Compute losses def __init__(self, model, autobalance=False): device = next(model.parameters()).device # get model device h = model.hyp # hyperparameters # Define criteria BCEcls = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([h['cls_pw']], device=device)) BCEobj = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([h['obj_pw']], device=device)) # Class label smoothing https://arxiv.org/pdf/1902.04103.pdf eqn 3 self.cp, self.cn = smooth_BCE(eps=h.get('label_smoothing', 0.0)) # positive, negative BCE targets # Focal loss g = h['fl_gamma'] # focal loss gamma if g > 0: BCEcls, BCEobj = FocalLoss(BCEcls, g), FocalLoss(BCEobj, g) m = de_parallel(model).model[-1] # Detect() module self.balance = {3: [4.0, 1.0, 0.4]}.get(m.nl, [4.0, 1.0, 0.25, 0.06, 0.02]) # P3-P7 self.ssi = list(m.stride).index(16) if autobalance else 0 # stride 16 index self.BCEcls, self.BCEobj, self.gr, self.hyp, self.autobalance = BCEcls, BCEobj, 1.0, h, autobalance self.na = m.na # number of anchors self.nc = m.nc # number of classes self.nl = m.nl # number of layers self.anchors = m.anchors self.device = device这个代码什么意思

这段代码是定义了一个 ComputeLoss 类，用于计算 YOLOv5 模型的损失值。在初始化时，会根据模型的超参数定义不同的损失函数，包括分类损失 BCEcls、目标检测损失 BCEobj 和 Focal Loss。同时还对正负样本进行了平滑...

vector<vector<float>> Yolov5PostProcess::ThresholdFliter(float **data) { vector<vector<float>> results; int stride[] = {8, 16, 32}; for(int i = 0; i < 3; i++) { float *stride_data = data[i]; int stride_w = (img_size_w / stride[i]); int stride_h = (img_size_h / stride[i]); int offset = 5 + classes; int tmp_cnt = 0; for(int h = 0; h < stride_h; h++){ for(int w = 0; w < stride_w; w++){ for(int c = 0; c < 3; c++){ float* data = stride_data + (h * stride_w +w)*3*offset + c * offset; if(data[4] > th_log) { float max_idx = 0; float max_score = -1; for(int cls = 0; cls < classes; cls++) { if(data[5+cls] > max_score){ max_score = data[5+cls]; max_idx = cls; } } float conf = fastSigmoid(data[4]); max_score = fastSigmoid(max_score) * conf; if (max_score > th) { vector<float> result(7); result[0] = (fastSigmoid(data[0]) * 2.f - 0.5f + w) *stride[i]; result[1] = (fastSigmoid(data[1]) * 2.f - 0.5f + h) *stride[i]; result[2] = (float)pow(fastSigmoid(data[2]) * 2.f, 2) * anchors[i][c * 2 + 0]; //*stride[i]; result[3] = (float)pow(fastSigmoid(data[3]) * 2.f, 2) * anchors[i][c * 2 + 1]; //*stride[i]; result[4] = conf; result[5] = max_idx; result[6] = max_score; results.push_back(result); tmp_cnt++; } } //end if } //end for c } //end for w } //end for h cout<<"[in post] thresh calc num: " <<tmp_cnt<<endl; } return results; } 详细解读一下这段代码

这段代码是YOLOv5后处理的一部分。YOLOv5是一种目标检测算法，它将输入图像划分为不同大小的网格，每个网格预测一组边界框和它们对应的置信度和类别概率。这段代码的作用是：根据置信度阈值和类别置信度阈值，筛选出...

class Model(nn.Module): def init(self, cfg='yolov5s.yaml', ch=3, nc=None, anchors=None): # model, input channels, number of classes super().init() if isinstance(cfg, dict): self.yaml = cfg # model dict else: # is *.yaml import yaml # for torch hub self.yaml_file = Path(cfg).name with open(cfg) as f: self.yaml = yaml.safe_load(f) # model dict # Define model ch = self.yaml['ch'] = self.yaml.get('ch', ch) # input channels if nc and nc != self.yaml['nc']: LOGGER.info(f"Overriding model.yaml nc={self.yaml['nc']} with nc={nc}") self.yaml['nc'] = nc # override yaml value if anchors: LOGGER.info(f'Overriding model.yaml anchors with anchors={anchors}') self.yaml['anchors'] = round(anchors) # override yaml value self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=[ch]) # model, savelist self.names = [str(i) for i in range(self.yaml['nc'])] # default names self.inplace = self.yaml.get('inplace', True)

其中，init 函数接受四个参数，分别是配置文件路径 cfg、输入图像通道数 ch、目标类别数 nc 和锚框信息 anchors。如果配置文件是一个字典，直接使用该字典初始化模型；否则，从配置文件中加载模型参数并...

kmean_anchors(path='./data/coco.yaml', n=9, img_size=640, thr=4.0, gen=1000, verbose=True)怎么修改的更适合自己的数据集

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Failed to search for file: cannot update repo 'base': Cannot download repomd.xml: Cannot download repodata/repomd.xml: All mirrors were tried; Last error: Curl error (60): Peer certificate cannot be authenticated with given CA certificates for https://mirrors.zte.com.cn/centos/8/os/x86_64/repodata/repomd.xml [SSL certificate problem: EE certificate key too weak]

[main] sslverify=false 保存并关闭文件后，重试你的操作。注意：禁用 SSL 验证可能会带来安全风险，应当谨慎使用。 如果以上方法都无法解决问题，可能是因为镜像站点出现了其他问题或者你的网络连接存在...

anchors = self._anchors.view(1, A, 4) + shifts.view(K, 1, 4)什么意思

具体来说，self._anchors.view(1, A, 4) 将锚点的形状从 (A, 4) 转换为 (1, A, 4)，shifts.view(K, 1, 4) 将窗口的形状从 (K, 4) 转换为 (K, 1, 4)，然后两者相加，得到形状为 (K, A, 4) 的候选框坐标。
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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【强化学习损失函数探索】：奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略

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在Flow-3D中，如何根据水利工程的特定需求设定边界条件和进行网格划分，以便准确模拟水流问题？

在Flow-3D中模拟水利工程时，设定正确的边界条件和精确的网格划分对于得到准确的模拟结果至关重要。具体步骤包括： 参考资源链接：[Flow-3D水利教程：边界条件设定与网格划分](https://wenku.csdn.net/doc/23xiiycuq6?spm=1055.2569.3001.10343) 1. **边界条件设定**：确定模拟中流体的输入输出位置。例如，在模拟渠道流时，可能需要设定上游入口（Inlet）边界条件，提供入口速度或流量信息，以及下游出口（Outlet）边界条件，设定压力或流量。对于开放水体，可能需要设置壁面（Wall）边界条件，以模拟水体与结构物的相互
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Python实现8位等离子效果开源项目plasma.py解读

资源摘要信息:"plasma.py是一个开源的Python项目，旨在实现8位等离子效果。它基于Alex Champandard的C++代码，并对其进行了端口移植。等离子效果是一种视觉效果，类似于老式电视机的雪花屏，或者老旧计算机显示器的故障显示，它通过动态变化的彩色图案来模拟。在现代计算机图形学中，等离子效果常用于游戏和媒体艺术中，以创造复古或科幻的视觉体验。" "plasma.py项目使用了pygame模块，这是Python的一个跨平台的模块，专为电子游戏设计，包括图形和声音库。在plasma.py中，pygame被用来处理绘图和屏幕更新，允许开发者在Python环境中轻松实现动态的图形效果。该模块的使用简化了编程过程，因为它提供了一个直观的API来控制渲染循环、声音播放以及其他相关的游戏开发功能。" "该代码示例的特别之处在于，它是Alex Champandard所编写C++代码的一个端口版本。Alex Champandard是一位在人工智能和游戏开发领域有广泛影响的开发者。他的C++代码具有高效且精确的特点，因此被广泛应用于图形处理和游戏开发中。将其转换为Python版本，使得更多的开发者能够使用这一技术，特别是那些更熟悉Python而不是C++的开发者。" "此项目为开源软件，意味着源代码是可访问的，并且开发者可以自由地使用、修改和重新分发软件及其源代码。开源软件鼓励社区参与和协作，促进了技术的共享和创新。在这样一个开放的环境中，plasma.py可以不断地改进和扩展，为其他开发者提供灵感，并在不断增长的开源生态系统中发挥其作用。" "文件名称中的'plasma-1.4_win_src'暗示了这是一个Windows平台上的源代码文件，版本号为1.4。这表明该文件是为Windows操作系统设计的源代码包，包含了完整的源代码文件，开发者可以使用它来编译和运行等离子效果程序。这同样表明，尽管是开源软件，该项目仍然注重于特定平台的用户，使其能够更容易地参与到软件的使用和开发中来。" "除了为开发者提供了一个有趣和富有创意的方式来学习和实践图形编程之外，plasma.py还展示了如何将复杂的效果代码从一种编程语言转换到另一种语言，这对学习编程语言间的差异和各自的特性非常有帮助。这对于任何希望深化其编程知识的开发者来说，都是一个宝贵的学习资源。"