AI计算机视觉笔记十五：编写检测的yolov5测试代码
若该文为原创文章，转载请注明原文出处。 通过detect.py代码测试通过后，阅读detect.py代码发现，有些难以看懂，看得有点蒙蒙的， 所以编写了一个简单的测试程序。 代码如下： import cv2 import numpy as np import torch import time import pandas as pd class My_detector: d...
如何创建与配置Apache RocketMQ触发器
Apache RocketMQ作为事件源通过事件总线EventBridge与函数计算集成后，通过Apache RocketMQ触发器能够触发关联函数执行，通过函数可以对发布到Apache RocketMQ的消息进行自定义处理。本文介绍如何在函数计算控制台创建Apache RocketMQ触发器、配置入口参数以及编写代码并测试。
如何配置边缘程序的测试环境及代码调试_全站加速 DCDN(DCDN)
创建边缘函数后默认会生成测试环境。您可以在测试环境中模拟生产环境配置、调试开发中的代码和对历史版本代码进行重测，由于测试环境和生产环境（现行业务环境）隔离，因此您在测试环境中进行的任何操作，不必担心对现行业务的影响。当您在测试环境完成边缘函数所有测试后，即可发布至生产环境。
VariFocalNet | IoU-aware同V-Focal Loss全面提升密集目标检测(附YOLOV5测试代码)（二）
4 损失函数VFNet的训练是由以下的loss函数来监督的:其中和分别为FPN每一级特征图上位置的c类IACS的预测和目标IACS。为GIoU损失，、和分别表示初始、细化和ground truth bounding box。用训练目标为加权，这是前景点的gt借据，否则为0，跟随FCOS。和分别是用来平衡中2个子损失的超参数，本文经验设定分别为1.5和2.0。Npos是前景点的数量，用于使总损失正....
VariFocalNet | IoU-aware同V-Focal Loss全面提升密集目标检测(附YOLOV5测试代码)（一）
1 简介准确地对大量候选检测器进行排名是高性能密集目标检测器的关键。尽管先前的工作使用分类评分或它与基于IoU的定位评分的组合作为排名基础，但它们都不能得到可靠地排名结果，这会损害检测性能。在本文中，作者提出学习可同时表示对象存在置信度和定位精度的IoU感知分类评分（IACS），以在密集对象检测器中产生更准确的检测等级。特别地本文还设计了一个新的损失函数，称为Varifocal损失，用于训练密集....
如何排查定位SDK代码调用List类型的API服务结果返回为空
概述排查定位SDK代码调用List类型的API服务结果返回为空问题的原因。问题描述如下SDK代码调用Dataphin中发布的API服务，加上参数条件数据返回为空，不加条件数据返回正常。API服务参数定义情况：SDK代码不设置参数条件的代码截图：代码不设置参数条件数据返回结果：在Dataphin平台测...
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