Darknet目前是基于Yolo_v4的物体识别框架, 因为网络模型简单, 识别速度精度高, 兼容性好, 文档齐全, 社区活跃等原因对新手友好相对而广泛使用. 这里我介绍使用中文标签的方法.
我们的旧金山大冒险
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1.2k
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学期末都忙完成这个学期的Final project, 随机分的四人小组会与指定的合作组织一起解决一个课题的Minerva特色活动. 说是一整个学期的课题, 其实也只要求交一篇3k的论文, 介绍一下制作的过程而已, 加上很多课题涉及复杂的社会问题, 许多组都是MVP地写一下paper, 至多再拍一段视频. 对于我们“如何用科技与人的交互提升旧金山的个人安全”, 本来也是这么打算的. 但由于我一时无聊提出来, 我们决定做游戏. 现在游戏的MVP业已完成, 论文分数也落定, 我决定回顾一下开发的过程, 顺便介绍一下最后的作品.
三月末逢魔之时的四张照片
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1 分钟
从Plentea到Pier再到意大利区, 旧金山好就好在, 即使没有什么可以为整个城市倾倒的, 也可以在熟悉的地方发掘一些出彩的地方.