做人做事的的指导方法2-------又快又好的做事

本文探讨了拖延行为的原因,包括缺乏紧迫感、目标不明确等,并提出了应对策略,如划分任务优先级、设定具体目标及时间安排等。

   有时不知道自己该干什么,其实还有很多事情需要去做,但自己现在又不愿意做事,又没有非常急迫的事情需求去做,所以就看看这个,玩玩那个,时间就慢慢溜走了。状态就是明知道自己需要做事,却懒得去做。这样做起事情来就不急不慢,一件事情拖拉拉,总是延期。其他事情也跟着拖后。一年到头发现自己做了很少的事情,还有更多的事情等着自己去做。与别人一比信心有减少了很多。

    原因是什么呢?

    1、没有紧急的事情需要自己去做,所以不着急。自己已经习惯做紧急的事情了,其他重要、不重要、不紧急的事情懒的去做。

    2、暂时没有压力,压力大的事情已经过去了,现在是放松阶段。

    3、没有什么生活目标或工作目标,自己只想完成手头上的工作,长远计划没有。即使有长远计划,也没有详细的计划实施内容,等时间都走了,就开始慨叹和没有自信了。

    4、做事拖拉,别人不催,自己不急。

    5、做事不专心,想想这想想那,存在严重的浪费时间现象。

    针对以上情况,有如下建议:

    1、把每天的工作划分重要程度,紧急、重要、不重要、不紧急,把主要时间用到处理重要事情上面。

    2、为自己的生活或工作制定远期目标和近期目标,每天都把要做的事情安排好,这样就不会觉得没有事情可干了。

    3、把自己每天做的事情都记录下来,定期总结。查看目标达到了没有,自己在哪些地方浪费时间了,这样常总结,常改正,慢慢就会有提高。

    4、做一件事情要专心,不要做一件事情想着另外一件事情。如果总是出现做一件事情想着另外一件事情,那么就是没有把计划安排好,把计划安排好了,就会专心做事了。

    5、集中精力和时间把一件事情做好做完。要在最短的时间和最集中的时间中把一件事情做完,因为只有时间集中了,时间短了,才能把人的潜能发挥出来,把我们能做的事情做到最好。

    6、把我们的主要时间用到最重要的事情上面。每天都有很多事情需要做,总是忙不完,忙到最后却一事无成,为什么?因为我们把时间都用来做了一些不是很重要的事情上面。人的时间是有限的,我们成功的关键是把主要的事情做好,所以我们要集中时间把最重要的事情做好,这样才能把时间最有效的利用起来。

`yolov5s-face.onnx` 模型是一个基于 YOLOv5 架构、专门用于**人脸检测(Face Detection)**的 ONNX 格式模型。它的主要作用是:**在输入图像中速准确地检测出所有人脸的位置(以边界框形式输出),并可附带置信度分数**。 --- ### 🔍 详细解释: #### 1. **YOLOv5s 是什么?** - YOLO(You Only Look Once)是一种实时目标检测算法。 - `yolov5s` 是 YOLOv5 的“small”版本,体积小、速度,适合部署在边缘设备或需要低延迟的场景。 - 原始 YOLOv5 是为通用物体检测设计的(如人、车、猫狗等),但 `yolov5s-face` 是在此基础上进行**专门训练的人脸检测变体**。 #### 2. **-face 表示什么?** - 表明该模型是在人脸数据集上微调或从头训练的专用版本。 - 常见训练数据集包括: - WIDER FACE - FDDB - CelebA 等 - 输出只关注“人脸”这一类目标(类别数 = 1)。 #### 3. **.onnx 格式的意义** - ONNX(Open Neural Network Exchange)是一种开放的神经网络模型格式。 - 支持跨平台和跨框架推理,例如可以在以下环境中运行: - Python + ONNX Runtime - C++ + ONNX Runtime - Web(ONNX.js) - 移动端(Android/iOS via ONNX Runtime Mobile) - 边缘设备(如 Jetson、树莓派) > ✅ 所以 `.onnx` 版本便于将 `yolov5s-face` 部署到生产环境或非 PyTorch 平台。 --- ### 🧩 模型输出说明 典型的输出结构如下(取决于具体实现): | 输出项 | 形状示例 | 含义 | |------------|---------------------|----------------------------------| | `output` | `(1, num_boxes, 6)` | 检测结果数组 | | 第6维内容 | `[x_center, y_center, w, h, confidence, class_id]` | 每个检测框的信息 | 其中: - `(x_center, y_center)`:边界框中心坐标 - `(w, h)`:宽高 - `confidence`:置信度(是否为人脸) - `class_id`:类别 ID(通常是 0,表示“人脸”) 有些版本还支持关键点输出(如 5 点人脸关键点),此时输出可能是 `(1, num_boxes, 10)` 或额外张量。 --- ### 💡 使用示例代码(Python + ONNX Runtime) ```python import cv2 import numpy as np import onnxruntime as ort # 加载 ONNX 模型 session = ort.InferenceSession("yolov5s-face.onnx", providers=['CPUExecutionProvider']) # 图像预处理 def preprocess(image): img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = cv2.resize(img, (640, 640)) # YOLO 输入尺寸 img = img.astype(np.float32) / 255.0 img = img.transpose(2, 0, 1) # HWC -> CHW img = np.expand_dims(img, axis=0) # 添加 batch 维度 return img # 推理 image = cv2.imread("test.jpg") input_tensor = preprocess(image) outputs = session.run(None, {session.get_inputs()[0].name: input_tensor}) predictions = outputs[0] # shape: (1, num_boxes, 6) # 后处理:过滤低置信度框 for pred in predictions[0]: x_c, y_c, w, h, conf, cls_id = pred if conf > 0.5: # 置信度阈值 x1 = int((x_c - w/2) * image.shape[1]) y1 = int((y_c - h/2) * image.shape[0]) x2 = int((x_c + w/2) * image.shape[1]) y2 = int((y_c + h/2) * image.shape[0]) cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("Face Detection", image) cv2.waitKey(0) ``` --- ### ⚙️ 应用场景 - 视频监控中的人脸抓拍 - 门禁系统中的人脸定位 - 自动人脸识别流水线的第一步(先检测再对齐/识别) - 实时视频流中的人脸追踪基础 --- ### ✅ 总结 | 特性 | 描述 | |--------------|--------------------------------------------| | 模型类型 | 单阶段目标检测模型(YOLOv5 small 变体) | | 任务 | 仅做人脸检测 | | 格式 | ONNX,支持多平台部署 | | 优点 | 速、轻量、精度较高、易于集成 | | 缺点 | 小脸检测可能不如专用模型(如 RetinaFace) | ---
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