<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[ailaier的专栏]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/ailaier</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; ailaier]]></copyright><item><title><![CDATA[Visual Studio C++项目远程断点调试客户现场程序方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ailaier/article/details/136415580</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ailaier/article/details/136415580</guid><author>ailaier</author><pubDate>Sat, 02 Mar 2024 15:16:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[程序开发一个很常见的场景，就是程序在自己本地部署调试明明一点问题都没有，但是部署到客户现场就问题百出，要调试起来还很困难，在自己本地也没有条件复现，很多时候只能靠日志一点点排查和猜测，耗费大量时间精力，最后发现只是因为环境不同，导致的一个很小的问题。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【OCR项目】之用HALCON的深度学习工具进行文字识别，并导出到C++调用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ailaier/article/details/135732047</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ailaier/article/details/135732047</guid><author>ailaier</author><pubDate>Sun, 21 Jan 2024 18:46:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[用HALCON的深度学习工具进行OCR文字识别实践。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【实例分割项目】之yolov8-seg（一）用半自动标注工具生成自己的数据集并训练和使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ailaier/article/details/135647779</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ailaier/article/details/135647779</guid><author>ailaier</author><pubDate>Wed, 17 Jan 2024 15:24:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[用半自动工具制作yolov8实例分割数据集，并训练和验证。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【STD文本检测项目】之 DBNet++（一）用MMOCR在自己的数据集上训练进行文本检测]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ailaier/article/details/131354417</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ailaier/article/details/131354417</guid><author>ailaier</author><pubDate>Fri, 23 Jun 2023 23:38:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[STD的定义，来自chatGPTScene Text Detection（场景文本检测）：也被称为文本定位。它是指从自然场景图像中自动检测和定位出存在的文本区域。场景文本检测的目标是找到图像中包含文本的矩形边界框，以便后续的文字识别或其他文本分析任务。一般是作为STR（Scene Text Recogition 场景文本识别）的上游任务，STD负责把图中的文本区域圈出来，STR负责识别圈出来的文本内容。STD有很多开源项目，可以参考。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【STR文字识别项目】之 最新SOTA项目PARSeq（二）转TensorRT并用C++调用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ailaier/article/details/130677052</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ailaier/article/details/130677052</guid><author>ailaier</author><pubDate>Mon, 15 May 2023 09:52:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[续接上篇最新STR文字识别SOTA项目PARSeq识别文字（一）训练自己的数据集，并转成onnx用C++调用。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[用ResNet18+相移编码搭建一个图像旋转方向识别模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ailaier/article/details/130224913</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ailaier/article/details/130224913</guid><author>ailaier</author><pubDate>Wed, 19 Apr 2023 17:00:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[因为工作场景需要，要对图像中的某一行文字，以及这行文字中的上一行文字进行识别。但是文字的方向又是不确定的，如下图（需要识别 2213Z 和他的上面一行 301 ），所以萌生了自己搭建一个旋转方向识别模型的想法。当前虽然已经有不少相对成熟的旋转目标检测开源算法，顺利的话可以顺便把文字识别也做了。但是粗略看了一下，大部分都是只支持检测旋转框，不支持检测旋转目标。即只能给出需矩形预测框的旋转角度，不能分辨哪一头是正向，哪一头是反向，需要自己去修改模型。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【STR文字识别项目】之 最新SOTA项目PARSeq（一）训练自己的数据集，并转成onnx用C++调用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ailaier/article/details/129832253</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ailaier/article/details/129832253</guid><author>ailaier</author><pubDate>Tue, 18 Apr 2023 12:55:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[最新STR文字识别SOTA项目PARSeq，训练自己的数据集，并转成onnx用C++调用，用CPU进行识别达到接近实时的效果]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用TS+NestJS+sequelize连接2008版SQLServer，不支持limit，offset，findOne的问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ailaier/article/details/129199784</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ailaier/article/details/129199784</guid><author>ailaier</author><pubDate>Fri, 24 Feb 2023 14:28:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[完美解决使用TS+NestJS+sequelize连接2008版SQLServer，不支持limit，offset，findOne的问题]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Jetson nano上部署自己的Yolov5模型（TensorRT加速）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ailaier/article/details/116270962</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ailaier/article/details/116270962</guid><author>ailaier</author><pubDate>Fri, 30 Apr 2021 14:06:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[背景

在主机上训练自己的Yolov5模型，转为TensorRT模型并部署到Jetson Nano上，用DeepStream运行。

硬件环境：

RTX 2080TI主机

Jetson Nano 4G B01

软件环境：

Jetson Nano:

Ubuntu 18.04

Jetpack 4.5.1

DeepStream 5.1

主机：

Ubuntu 18.04

CUDA 10.2

yolov5 5.0

训练模型（主机上）

yolov5项目链接https://github.com/]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[android设置全屏时，windowSoftInputMode设置无效，软键盘遮挡问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/ailaier/article/details/50470560</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/ailaier/article/details/50470560</guid><author>ailaier</author><pubDate>Wed, 06 Jan 2016 17:28:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[在setContentView下加上下面代码即可


AndroidBug5497Workaround.assistActivity(this);



AndroidBug5497Workaround类代码如下


public class AndroidBug5497Workaround {

    // For more information, see https:/]]></description><category></category></item></channel></rss>