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MobileNetv2和YOLOv3-SPP检测网络在C/C++中进行暗网的开发实现。

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简介:
MobileNetV2与YOLOv3-Nano的暗网部署方案:针对移动设备设计的检测网络,仅需0.8BFlops!在华为P40设备上,检测速度达到6毫秒!此外,MobileNetv2-YOLOv3-SPP的暗网实现也得到了优化,它代表着MobileNetv2-YOLOv3-SPP检测网络暗网部署的成果。针对VOC数据集,其mAP值达到0.5,并对GTX2080ti显卡上的解析推断时间进行了评估。该网络在FLOPS、权重大小以及推理速度等方面也进行了详细的参数分析。具体而言,MobileNetV2-YOLOv3-SPP的网络参数包括71.7、416、5毫秒以及5.5BFlops,同时在GTX1080ti上进行测试时,推理时间为100毫秒;而在RTX2080显卡上则表现出更快的推理速度,仅为5毫秒!为了进一步验证其性能,移动推理框架基准测试(4 * AR...)被用于评估。

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客服
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  • 基于C/C++环境下MobileNetv2-YOLOv3-SPP
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    本研究在暗网环境下利用C/C++实现了融合MobileNetV2轻量级骨干网络与YOLOv3-SPP头部结构的目标检测模型,旨在提升移动设备上的实时目标检测性能。 MobileNetV2-YOLOv3-Nano的暗网实现:专为移动终端设计的小型检测网络,仅需0.8BFlops!在华为P40上运行只需6毫秒!!! 此外,还有基于MobileNetV2和YOLOv3-SPP架构的另一种改进版本。该模型在网络性能方面表现出色: - 使用MobileNetV2-YOLOv3-SPP检测网络时,在GTX1080ti上的推理时间为100毫秒。 - 在RTX2080上,同样的网络只需要5毫秒。 这些优化使得基于MobileNet架构的YOLO模型在保持高性能的同时大大降低了计算需求。
  • 利用C#爬虫:C#抓取页HTML
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    本教程详解如何使用C#编程语言进行网络爬虫开发,重点介绍获取和解析网页HTML的技术与实践。适合希望提升后端技能的开发者学习。 在本段落中,我们将深入探讨如何使用C#语言实现一个简单的网络爬虫,并重点关注于抓取网页的HTML源码。网络爬虫是一种自动化程序,用于遍历互联网并收集信息,通常应用于数据分析、搜索引擎索引或需要大量网页数据的应用场景。 为了开始这个项目,我们需要引入必要的命名空间,例如`System.IO`和`System.Net`。这两个命名空间提供了处理文件流以及执行网络通信所需的功能。在C#中,我们一般使用`WebRequest`和`WebResponse`类来发起HTTP请求并获取响应内容。 以下是一个基础的网络爬虫实现示例: ```csharp using System.IO; using System.Net; private void Search(string url) { string htmlSource; WebRequest request = WebRequest.Create(url.Trim()); WebResponse response = request.GetResponse(); using (Stream responseStream = response.GetResponseStream()) { StreamReader reader = new StreamReader(responseStream, Encoding.Default); htmlSource = reader.ReadToEnd(); } // 这里对htmlSource进行解析,例如查找特定的HTML节点 } ``` 在这个例子中,`Search`方法接收一个URL作为参数,并创建一个代表该请求的`WebRequest`实例。通过调用此实例上的`GetResponse()`方法可以获取到响应对象——即包含网页内容的数据包。接着使用流读取器(StreamReader)从HTTP响应中的数据流里提取文本信息,将其转换为字符串形式,也就是HTML源码。 为了从HTML中抽取所需的内容,这里展示了一个名为`mid`的辅助函数来查找两个特定子串之间的部分。这个函数有两个版本:一个返回中间子串;另一个还返回结束位置索引。在示例代码里,此方法用于识别并提取位于`
      `和`
    `标签间的所有链接(href属性)。 ```csharp private string mid(string istr, string startString, string endString) { int iBodyStart = istr.IndexOf(startString, 0); if (iBodyStart == -1) return null; iBodyStart += startString.Length; int iBodyEnd = istr.IndexOf(endString, iBodyStart); if (iBodyEnd == -1) return null; iBodyEnd += endString.Length; return istr.Substring(iBodyStart, iBodyEnd - iBodyStart - 1); } private string mid(string istr, string startString, string endString, out int iBodyEnd) { iBodyEnd = 0; int iBodyStart = istr.IndexOf(startString, 0); if (iBodyStart == -1) return null; iBodyStart += startString.Length; iBodyEnd = istr.IndexOf(endString, iBodyStart); if (iBodyEnd == -1) return null; iBodyEnd += endString.Length; return istr.Substring(iBodyStart, iBodyEnd - iBodyStart - 1); } ``` 这两个`mid`函数通过查找起始和结束字符串的位置,然后使用Substring方法来截取中间的文本。在实际操作中可能还需要处理不同网页使用的字符集问题。 除此之外,在构建一个完整的网络爬虫项目时还需考虑以下几点: - **错误处理**:需要捕获并妥善处理可能出现的各种异常情况。 - **异步编程**:采用`async/await`关键字来优化性能,避免主线程被阻塞。 - **并发请求**:对于大规模数据抓取任务,可以使用多线程或异步技术提高效率。 - **遵守规则**:阅读并遵循目标网站的robots.txt文件规定,以防止因过于频繁的访问而遭到IP封禁。 - **存储方案**:设计有效的机制来保存和管理获取到的数据。 - **解析库支持**:利用如HtmlAgilityPack等专门用于HTML处理与操作的库。 综上所述,本段落提供了一个基本C#网络爬虫框架示例,它展示了如何抓取网页上的HTML源码并从中提取特定信息。根据实际需求和应用场景的不同,在开发过程中可以对该基础架构进行扩展和完善以增强其功能性和稳定性。
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    本文介绍了如何使用C#编程语言编写代码来Ping网络中的特定IP地址,并依据响应情况判断目标设备的网络连接状态。 下面为大家介绍如何使用C#实现ping网络IP并检测网络状态的方法。这种方法非常实用,现在分享给大家参考。 希望这篇文章对大家有所帮助,欢迎大家阅读了解。
  • C++状态并打
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    本项目利用C++编写程序,能够自动检测当前网络连接的状态,并在特定条件下自动打开指定网址,适用于需要自动化处理网络任务的场景。 输入一个网址,然后判断网络是否正常并打开该网址或修复网络。
  • 使用VS2015、OpenCV3.4.2C++Yolov3目标算法
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    本项目采用Visual Studio 2015开发环境,基于OpenCV 3.4.2库和C++语言,实现了先进的YOLOv3实时物体检测算法。 由于工程项目规模较大,相关内容以百度网盘的形式分享,请自行下载。
  • C++BPRBF神经
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    本项目聚焦于C++环境下BP(反向传播)与RBF(径向基函数)神经网络的具体实现及应用,旨在通过编程实践深入理解这两种经典的人工智能算法。 BP和RBF神经网络的C++实现非常不错。
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    本教程详细介绍如何利用C#编程语言结合libvlc库来实现本地文件及网络视频流的高效播放功能。 在C#中使用libvlc库可以实现本地和网络节目流的播放功能。基于libVLC开发的视频播放器支持RTSP协议,能够满足多种媒体文件及实时传输协议的需求。
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    本教程介绍如何使用C++和OpenCV库实现人脸检测功能,包括安装环境配置、代码编写及实际应用案例解析。适合初学者入门学习。 人脸识别主要包含三个步骤:人脸图像采集及检测;对采集到的人脸图像进行预处理;最后是提取人脸特征并进行匹配与识别。以下代码实现了读取本地图片,并对其进行人脸检测的功能。
  • C#使用OpenCVSharp轮廓
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    本文章将详细介绍如何在C#编程环境中利用OpenCVSharp库实现图像处理中的关键步骤——轮廓检测。通过示例代码和详细解释,读者可以掌握基础到高级的轮廓分析技术,为开发复杂的计算机视觉应用打下坚实的基础。 OpenCV 提供了 `findContours` 函数用于检测物体轮廓。该函数实现的算法是由 S. Suzuki 和 K. Abe 在 1985 年发表的。在 OpenCVSharp 中封装了这个函数,需要特别注意的是有两个参数:contours 和 hierarchy。其方法定义如下: ```csharp public static void FindContours( InputOutputArray image, out Point[][] contours, out HierarchyIndex[] hierarchy, RetrievalModes mode, ContourApproximationModes method, Point? o ) ``` 其中,`contours` 参数用于存储检测到的轮廓点集合,而 `hierarchy` 参数则记录了每个轮廓之间的层次关系。
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    本项目采用C/C++语言结合OpenCV DNN和Intel D435实感摄像头实现YOLOv3算法的目标检测应用,提供高效准确的对象识别解决方案。 使用英特尔D435实感摄像头,在Opencv DNN框架下基于Yolov3实现目标检测,并根据深度信息进行异物的3D定位。实时显示摄像机坐标系中的坐标。 对于异议检测与位置,Realsense D435要求在Ubuntu18.04或16.04系统上使用C++版本,且需要安装Opencv 4.x、C++11_std及以上标准,并至少使用Eigen3库。同时,在绝对路径usr/local/eigen3中应配置了Eigen3:cmake>=3.17;PCL lib >= 1.7.1;Intel Realsense SDK >=2.0。 此外,Yolov3需要由Darknet Python版本的pyrealsense2.x和与C++相同版本的opencv-python及numpy支持。同时必须已安装Realsense D435的SDK。具体操作步骤可以通过GitHub上的相关项目获取详细信息。