ffmpeg常用命令 以下代码可在Linux上测试通过，参考：GitHub awesome-cheatsheets - 中文速查表，JiaHe’s Blog - FFMPEG CHEATSHEET (中文速查表) 可以从 Sample Videos 网站上下载视频进行测试。 基础参数 ffmpeg是一个在shell中对视频进行处理的工具，包含以下基础参数： -i <input>

使用Samba可以非常方便地将Linux上的文件夹共享到其他设备上，Ubuntu的共享方法非常简单，参考官方文档，我使用的Ubuntu版本为22.04LTS。 Windows使用Samba共享文件夹可以参考：Windows 10 Samba文件共享的设置方法，解决不能访问和密码错误的问题 安装Samba sudo apt update # 更新软件源 sudo apt install sa

mAP是目标识别中常用的指标，下面介绍其具体计算方法，包含这几个部分：召回率、精度、准确率、PR曲线、AUC。 参考：Object-Detection-Metrics 召回率、精度、准确率 这三个参数是传统二分类问题中所涉及的，用于评价二分类模型的性能。而目标识别问题也可以视为一个二分类问题，我们将图像中所有预测出的识别框都视为正例，其他所有的可能预测框都为负例，所以数据集中负例的数量将是无

前置知识：YOLOv1笔记, YOLOv2,v3笔记, YOLOv4笔记 回顾YOLOv1到v4 YOLOv1 我们学会了YOLO的基础框架（一阶段端到端模型），将 H×WH\times WH×W 的图像按照步长 sss (stride单位为像素) 划分为 (H/s)×(W/s)=:S×S(H/s)\times (W/s)=: S\times S(H/s)×(W/s)=:S×S 的网格（这

记录选修课《历史上最伟大的 10 个方程》导读的结课报告，对狭义相对论中的时空观和质能方程进行了理解。仍有很多问题待解决： Lorentz变换的证明过程（Wikipedia上给出一个群论的证明，MIT 8.033, part 3上用待定系数法证明） 广义相对论对时空的扭曲具体是什么，如何用广义相对论求解出孪生双胞胎悖论的时空膨胀问题？

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参考文献： YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 其中结论得到的最优模型用到的所有优化: CIOU, DIOU：基于IOU给出了两个损失，其中CIOU作为边界框位置的损失，DIOU为NMS新的度量标准。 CSPNet：一种简单的对Backbone中ResBlock层进行优化的trick，可以大幅减少模型参数，同时具有稳定

2023学年的研究生机器学习课程的结课展示报告。 详细算法解释请见PDF，在 GitHub - KataCV/G-VAE 上可以找到全部的图片生成结果和代码文件。

这里我们将基于深度神经网络CNN+CTC loss进行OCR（图像文本识别），可以使用经典CRNN网络，但是我这里使用的是全卷积网络，因为文本长度并不长，所以并不想考虑文本的序列信息，没有使用LSTM部分。 参考文献： (CTC loss)Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data wi

YOLO9000: Better, Faster, Stronger(YOLOv2), YOLOv3: An Incremental Improvement 非常好的视频讲解：YouTube - ML For Neerds - YOLO OBJECT DETECTION SERIES 全部代码，自己用JAX+Flax+Optax实现，仅在数据读入处使用TensorFlow，从零开始实现YOLOv