m0_74137224的博客

原创 06 -1 图像增强和目标检测联合检测

原创 06 图像增强&目标检测

原创 05-5 目标检测

原创 05 -4 CLIP

原创 05-3 Grounded-SAM

原创 SAM-02

原创 SAM vsHQ-SAM-1

原创 多模态介绍

原创 细粒度（fine-grained）介绍

原创 VS自带混淆工具dotfuscator

在C#开发中，由于.NET程序集（assemblies）是基于中间语言（Intermediate Language, IL）编译的，这些程序集可以被反编译回接近原始源代码的形式。或者，若使用第三方工具，根据所选工具的文档指引，将其与你的项目集成，确保在每次构建时自动运行混淆过程。同时，保持良好的代码实践，如避免硬编码敏感信息，使用安全的密码存储方式等，也能显著提高应用的安全性。综上所述，通过混淆代码、加密敏感信息、更新软件以及采用良好的编程实践，可以有效提升C#程序的安全性，减少被反编译的风险。

原创 PE环境下修改windows密码

在PE环境下轻松修改Windows密码，快速恢复电脑访问 - FFD工具箱windows使用微PE工具箱重置开机密码_wepe重置密码-优快云博客

原创 如何用git上传代码到gitee

本地仓库因为已经创建，所以就不写本地仓库创建的流程。

原创 Java简单实现调用智谱ai，登录，注册和可视化设计

我这边简单的概括一些（内容由AI生成），需要深入了解的可以看这篇文章了解Java之Maven【IDEA版】入门到精通（一篇文章精通系列）_ij maven java入门-优快云博客Maven是一个自动化构建工具，主要用于Java项目，但它也支持其他编程语言。Maven提供了用于构建、依赖管理、版本控制和项目信息管理的框架。它使用一个名为pom.xml的配置文件来管理项目的构建生命周期、依赖关系和插件。依赖管理：Maven自动处理项目依赖的下载和版本冲突，确保项目使用正确版本的库。构建生命周期。

原创 双目相机标定流程(MATLAB)

ROS进行双目视觉标定可以得到左右两个相机的和。

原创 华中科技大学雷达站部署

这里要安装的是torch而不是pytorch， 而且要安装的是带cuda版本的，所以根据cuda版本选择合适的torch进行下载，我的cuda是11.8的，所以选择下面这个。与 pip 不同的是，conda 能够管理不仅仅是 Python 包，还可以处理其他语言的包，例如 R、Julia、Java 等。这个python解释器的路径就是安装anaconda的路径，设置为python解释器的路径就可以了。首先是程序是基于python3.8完成，所以创建虚拟环境的时候，选择3.8的虚拟环境。

原创 实现批量自动文本标注（输出标签）代码复现

我们找到合适自己的IDE工具来对代码进行调试和分析，我这边演示的是用pycharm。这个是官方给的代码，我觉得是个坑，命令行参数不能这样子输入，要变成一整行去输入。选择和自己ucda版本相匹配的pytorch，我的cuda是11.8。输入下面这个命令之前，记得pytorch一定要先安装，不然会报错。然后创建一个文件夹，输入第二步方式二的命令，下载文件。目录加入到搜索路径中，使得你的程序能够正确地导入。然后记得激活在pycharm中的虚拟环境。直接把链接输入到浏览器中，会自动下载。根据下面的步骤，点击ok。

原创 用双目相机实现坐标标定

镜头参数：MF2808-10MP 靶面尺寸2/3'' ，视场角（对角×水平×垂直） 69.7×58.5×45.5焦距：8mm，分辨率：1624×1240。

原创 相机知识的补充

相机中MP的意思是指百万像素。MP是mega pixel的缩写。mega意为一百万，mega pixel 指意为100万像素。“像素”是相机感光器件上的感光。就像是光学相机的感光胶片的银粒一样，记忆在的“胶片”（）上的感光点就是像素；要想得到分辨率高（也就是细腻的照片），就必须保证有一定的像素数。当然并不是像素数越大，照片的就越清晰，照片的清晰度是由“点像"决定，而并非像素数，像素数是有效像素的总和，点像素是每点（寸等）有多少像素。

原创 关于海康相机和镜头参数的记录

对比MV-CS020-10UC和大家用的最多的MV-CS016-10UC其实前者适合雷达站使用，后者适合自瞄使用。

原创 Grounded-Segment-Anything实现自动文本标注

需要导入YouTube的视频链接，可以选择每秒抽多少帧进行识别，效果方面的话，也是prompt描述偏向一句话会比单个object的效果更好。在数据进行自动标注的阶段，会有一个prompt可以支持输入，如果做的是目标检测工作的话，prompt输入object就可以了。比较局限的就是现在roboflow只支持每个账号每个月1000张图片的自动标注，后续会更新在自己的电脑部署的教程。roboflow的一个数据集的网站，在上面创建数据集和管理数据集非常的方便。可以自定义图片导出的尺寸，还可以支持数据的增强。

原创 人脸识别开发项目汇总

下面这些是基于Yolo开发的FPS游戏自瞄。

原创 TensorRT入门：trtexec开发辅助工具的使用

trtexec 工具是 TensorRT 的命令行工具，位于 TensorRT 的安装目录中，随 TensorRT 的安装就可以直接使用。trtexec，不仅打包了几乎所有 TensorRT 脚本可以完成的工作，并且扩展丰富的推理性能测试的功能。通常我们使用 trtexec 完成下面三个方面的工作，

原创 如何部署Tensorrtx

可以从步骤3得知，tensorrt实际是和硬件关系密切的，所以在部署过程中，如果硬件（显卡）和软件（驱动、cudatoolkit、cudnn）发生了改变，那么从这一步开始就要重新走一遍了。

原创 Yolov5 export.py实现onnx模型的导出

查了很多资料，很多用python代码写的，只需要这个库那个库的，最后都没成功。不如直接使用Yolov5里面的 export.py实现模型的转换。

原创 Windows+Anaconda配置TensorRT环境

本文主要记录一下在windows+Anaconda配置TensorRT的教程，通过此教程配置完TensorRT后，可以在Anaconda的虚拟环境内使用TensorRT。Anaconda已经事先安装好了。

原创 VScode使用cmake编译

六：修改CMakeList.txt，加入查找OPenCV库的命令，注意顺序问题。七：点击下方的小虫子进行debug，然后就完成cmake的创建和编译了。这样便创建好了最简单的cmake例程，一个CMakeList.txt文件。这两个需要改成第四步中创建项目的名称。三：选择版本最高的gcc版本。五：选择executable。

原创 视觉相机1

两张不同视角，同一相机拍摄的图片。

原创 双目视觉（双目相机）

通常视觉中我们选择黑白相机，只有需要彩色图像时才会考虑彩色相机，因为机器视觉中黑白图像算法比较多，黑白相机使用光源成像质量比彩色相机复合白光质量要好。镜头在成像时，特别是用焦距短的镜头拍摄大视场，图像会产生变形，这种情况叫做镜头的畸变。拍摄场景越大，所用镜头焦距越短，畸变程度越明显。在分辨率足够的情况下，优先使用尺寸大的像元，但同时需要考虑靶面的大小，通常靶面越大，相机和镜头的价格越高。如果有其他接口的镜头，需要考虑相机的接口。镜头焦距的大小决定着视场角的大小，拍摄的工作距离，成像视野大小和景深大小。

原创 入门SAM看这一篇就够了

SAM全称SAM是Meta发布的具有zero-shot能力的分割算法，他能够大大减少人们分割的时间，提高效率。支持自动分割，交互方面也做的比较人性化，可以通过鼠标点击、画框、涂掩码的形式进行分割。一文读懂语义分割与实例分割 - 知乎 (zhihu.com)语义分割概念及应用介绍 - 知乎 (zhihu.com)

原创 RM各大高校博客

分享这些一方面：这些大学的培训做的很好，里面有很多教程，讲的清楚详细，新人看了可以快速上手。另一方面：参考开源。

原创 神经网络学习工具分享（一）

标注数据集，并自动转换为可直接训练的格式。

原创 神经网络进阶学习文章（一）

深入浅出Yolo系列之Yolov5核心基础知识完整讲解 - 知乎 (zhihu.com)目标检测算法综述 - 知乎 (zhihu.com)谷歌大神带你十分钟看懂TensorFlow - 知乎 (zhihu.com)目标检测主流算法详解：从RCNN到DETR - 知乎 (zhihu.com)干货 | 目标检测入门，看这篇就够了（已更完） - 知乎 (zhihu.com)2023 年十大目标检测模型！_目标检测最新进展-优快云博客什么是多模态深度学习？Multimodal Deep Learning - 知乎

原创 RM雷达站数据集汇总&雷达站开源

官方数据集存在的问题官方于2019年开源了DJI ROCO目标检测数据集。该数据集具有以下缺陷：1、数据集均为赛场高清摄像机拍摄，与机器人视角的工业相机拍摄差异较大；2、模糊图片很多，带来了大量噪声，致使训练中模型无法较好收敛；3、图片拍摄视角均为俯拍和第三视角；4、小目标很多。另外在实验室实际测试中，光线和场景变化都很大。仅使用官方提供的数据训练的模型鲁棒性很差，无法适应实际环境，且较多的小目标极易造成误检，模型检测精度较低。

原创 基于人脸特征的AI美妆

这个是人脸解析的算法，部署较为简单，有几个我们需要注意的细节。1.运用模型生成图片的尺寸为。2.且输入图片的格式要为。3.test.py那边的路径要为文件夹，然后复制过来，因为是在python中，所以反斜杠要改过来。

原创 HQ-SAM代码复现

代码地址。

原创 关于Segment Anything in High Quality的研究（一）

首先，不管是HQ-SAM还是SAM，它们首先要解决的是图像分割的问题，然后才是HQ-SAM提出的解决分割复杂场景的物体。SAM的自动分割和零样本能力的泛化性是支撑批量分割的基础。它能够减少用户在使用时在分割方面耗费的成本和时间。3.2SAM目前存在的两个问题3.2.1粗糙的掩码边界，忽略了目标结构的分割3.2.2预测不准确，在具有挑战性的场景容易出现错误从左边那幅图我们可以看到，输入由左向右，有point（点）box（框）masktext（文本），还有image（图片）。

原创 在PyCharm中安装Pytorch的GPU版本

我在pycharm中已经加入了conda的环境了，所以直接就下载了pytorch的GPU版本，在pycharm里面训练跑项目是可以使用的。我试过了在conda的虚拟环境中和在哪个文件夹中使用没有关系。

原创 如何用Featurize进行深度学习训练

Featurize的网址是Featurize让我比较喜欢的一点是，上传数据集方便。

原创 Java/JDK下载安装与环境配置安装（win11超详细图文版教程）

1.开始安装JDK从Oracle官网进入（）下载安装文件。然后往下滑，可以看到官方已经讲收费和免费的分开来了。这边建议下载Java SE 8 (8u201 and earlier)，原因请看这个博主讲述的理由win11系统选择这个去下载。点击下载按钮会跳到登录的按钮，登录后即可下载。2.自定义安装功能和路径安装成功后，点击下一步。点击下一步。3.JDK目录介绍JDK安装完毕，会在磁盘上生成一个目录，该目录被称为JDK目录。如下图所示。

原创 简单调用智谱API实现场景对话和问答

自从chatGPT发布以来，国内的大语言模型相继发布，有通用的大语言模型，也有一些垂类的模型，后续会研究并发布，比如携程是针对旅游行业、妆舟是美妆行业等等。大语言模型国内有科大的讯飞星火、阿里的通义千问、智谱AI、百度的文心一言等。研究大语言模型也是为了下一步研究多模态打基础和做准备。本文主要是介绍如何调用智谱的API实现场景对话和问答。过程比较简单。