ubuntu首次安装后root用户密码设置

sudo passwd root 输入你安装时用户的密码,设置root密码即可
### 手把手教如何实现目标检测 #### 什么是目标检测 目标检测是一种计算机视觉技术,旨在识别图像或视频流中的特定对象并标注其位置。这项技术广泛应用于自动驾驶汽车、安防监控以及医疗影像分析等领域。 #### 准备工作环境 为了顺利开展目标检测项目,建议搭建如下开发环境: - 安装Python及其科学计算库如NumPy, Pandas等; - 配置深度学习框架TensorFlow或者PyTorch; - 下载预训练模型权重文件; #### 数据集准备 获取高质量的数据集对于提高模型性能至关重要。可以选择公开可用的目标检测数据集,比如COCO (Common Objects in Context),Pascal VOC等。这些数据集中包含了大量带有标签的图片资料[^1]。 #### 模型选择与配置 目前主流的目标检测算法有YOLO系列、SSD(Single Shot MultiBox Detector) 和 Faster R-CNN等。每种方法各有优劣,在实际应用时可根据具体需求挑选合适的技术方案。以Faster R-CNN为例,该架构由区域提议网络(RPN)和分类回归子网组成,能够高效完成多类别物体定位任务[^2]。 ```python import torch from torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn model = fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True) model.eval() ``` #### 训练过程概述 当一切就绪之后就可以着手于模型训练环节了。此阶段主要包括以下几个方面的工作: - 将原始图像输入到神经网络中进行特征提取; - 利用损失函数评估预测框的位置偏差程度; - 调整参数直至达到预期精度为止; #### 测试与验证 经过充分迭代优化后的模型应当接受严格的测试检验。通过对比不同场景下的表现情况来衡量系统的稳定性和泛化能力。同时也可以借助混淆矩阵等工具直观展示各类别之间的误判率分布状况。
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