网络初步认识

计算机网络

独立主机:原本的计算机数据都是相互独立的,用于单纯的计算;
主机互联:随着发展可以将多台主机互相连接,传输数据;
局域网:计算机的数量增多,通过交换机和路由器连接到一起;(交换机的作用主要用于记录主机的mac地址,无法进行动态的数据发配,路由器可以增加网络识别,发送给目标主机)
广域网:相比于局域网范围更广
互联网:用于国际性的广域网

IP地址:uint32_t(一个无符号4字节整数)作为网络通信中的主机标识,传输数据时,会将自己的地址以及目标地址(网络传输每条数据中都含有这俩个参数)
ipv4:uint32_t DHCP/NAT ipv6:推广较少,数据吞吐量极大
端口号:uint16_t(无符号2个字节整数)用于标识进程,传输数据时该往哪个进程传输,一个端口可以对应一个进程,一个进程可以对应多个端口

协议:按照通用的标准进行数据传输,网络互联;
协议分层:OSI,TCP/IP
OSI应用层,表示层,会话层,传输层,网络层,链路层,物理层
TCP/IP
应用层:应用程序之间的沟通,HTTP(超文本传输协议),FTP(文件传输协议)等等
传输层:负责进程之间的数据传输,TCP/UDP
网络层:负责地址管理与路由选择,IP(通过ip地址标识主机,路由器负责规划传输路线)
链路层:负责相邻设备之间的数据传送和识别,网卡设备驱动/交换机/以太网协议
物理层:负责光/电信号的传输,网线/光纤/无线网电磁波等等

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
<think>我们正在讨论YOLO的初步认识,根据用户之前的对话历史和当前查询,用户希望了解YOLO的基础介绍。结合引用内容,我们主要参考引用[1]中关于YOLO-V1和YOLO-V2的介绍,以及引用[3]中关于使用Ultralytics YOLO库的简单示例。 用户要求获取YOLO的初步认识,因此我们将从YOLO的基本思想、核心优势以及一个简单的代码示例入手。 注意:根据系统指令,我们需要使用LaTeX格式的数学表达式,并且独立公式要单独成段。此外,在回答末尾要生成相关问题。 由于引用[1]提到YOLO-V1的核心思想是使用一个统一的神经网络同时进行目标检测和分类,利用全局信息实现快速检测,而引用[3]提供了一个使用Ultralytics YOLO库的简单代码,我们将整合这些信息。 我们的回答结构: 1. YOLO的基本思想:介绍YOLO(You Only Look Once)的核心创新点。 2. YOLO的优势:对比传统方法,说明YOLO为何快速且高效。 3. YOLO的简单示例:使用引用[3]中的代码示例,展示如何用Ultralytics库运行YOLO模型。 4. 生成相关问题。 注意:我们不需要深入YOLOv1和YOLOv2的对比,因为用户当前只需要初步认识。 </think>### YOLO初步介绍:实时目标检测的革命性框架 YOLO(You Only Look Once)是一种革命性的目标检测框架,其核心思想是将目标检测任务重构为单次回归问题,实现端到端的实时检测[^1]。以下是核心要点: #### 1. **核心设计思想** - **统一网络架构**:将图像划分为 $S \times S$ 网格,每个网格同时预测: - 边界框坐标 $(x,y,w,h)$ - 目标置信度 $P(object)$ - 类别概率 $P(class_i|object)$ - **单次推理**:输入图像只需通过神经网络一次即可输出所有检测结果,显著提升速度 #### 2. **核心优势** | **特性** | **传统方法** | **YOLO** | **优势** | |----------------|-----------------------|-----------------------|----------------------| | **处理流程** | 区域提名+分类多阶段处理 | 单阶段端到端检测 | 速度提升5-10倍 | | **推理速度** | 1-5 FPS | 45-150 FPS | 实时视频处理能力 | | **上下文理解** | 局部区域分析 | 全局图像理解 | 减少背景误检[^1] | #### 3. **工作流程示例(Python实现)** 基于Ultralytics库的极简实现[^3]: ```python from ultralytics import YOLO # 加载预训练模型(YOLOv8 Nano版本) model = YOLO("yolov8n.pt") # 单张图像推理 results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg") # 输出检测结果 for result in results: print(f"检测到 {len(result.boxes)} 个目标:") for box in result.boxes: cls_id = int(box.cls[0]) conf = float(box.conf[0]) print(f"- {model.names[cls_id]}: 置信度 {conf:.2f}, 坐标 {box.xyxy[0].tolist()}") ``` 运行效果示例: ``` 检测到 4 个目标: - person: 置信度 0.89, 坐标 [274.2, 189.3, 314.8, 432.1] - bus: 置信度 0.95, 坐标 [ 48.6, 120.4, 688.9, 447.2] ... ``` #### 4. **演进里程碑** - **YOLOv1 (2016)**:奠定单阶段检测基础,速度达45 FPS[^1] - **YOLOv2 (2017)**:引入锚框机制,mAP提升至76.8% - **YOLOv3~v8**:持续优化主干网络(Darknet系列)和损失函数[^2] --- ### 核心价值 YOLO通过 **全局上下文理解** 和 **端到端回归** 解决了传统检测方法的效率瓶颈,在自动驾驶、工业质检等领域实现毫秒级响应,成为实时目标检测的黄金标准[^1][^3]。 --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值