这种端到端的设计，使得模型只需对图像进行一次前向传播，就能直接输出检测结果，相比基于区域提议的传统算法，检测速度大幅提高，实现了实时检测的可能。对比YOLOv1和YOLOv2，后者在性能上的提升是全方位的。其中，YOLOv1和YOLOv2作为该系列的重要成员，各自以独特的设计理念和技术创新，在目标检测的发展历程中留下了浓墨重彩的一笔。它们不仅为后续YOLO系列算法的发展提供了宝贵经验，也为整个计算机视觉领域的发展注入了强大动力，激励着研究者们不断探索和创新，以实现更加智能、高效的目标检测技术。

在虚拟机中安装 Docker 是一种常见的测试和开发环境搭建方式。通过在虚拟机上安装 Docker，可以方便地创建和管理容器化应用，同时避免对宿主机系统造成影响。以下是在 CentOS 7 虚拟机中安装 Docker 的详细步骤。

draw_rounded_rect 单纯为了绘制个圆角框，可以简单的用cv2.rectangle(frame_in, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA)画。流程主要就是加载模型，捕获对应的rtmp视频流，跑循环一帧帧解析数据，之后把帧的绘制结果写入本地的视频文件，同时帧结果也通过ffmpeg库推到对应的RTMP server去播放。依据传入的opencv捕获的视频流对象，获取本地保存视频的一些参数，创建video_writer，并记录推流参数。

只返回当前用户创建的书籍。

本指南详细整理了Git的基础操作、高级技巧、远程仓库管理、代理配置、子模块管理以及 进阶使用技巧，帮助你全面掌握Git。

项目使用了军转民的技术，研发可调声波波束定向扩声设备，采用声频定向，平面震元矩阵方式，音频相控阵边缘CR算法，多通道独立放大器驱动，使声波波束可依据操场形态控制在边界范围内，声频频响及语言清晰度 STIPA值超出广播级标准。适用于各类学校操场的防扰民定向声扩声系统。有效地控制校园对居民环境的干扰，实现校内声音优美，校外无声的完美控制，达到既满足校园教学体育活动需求，又保护周边生活环境的效果。也可应用到小区、公园、广场等大面积场地。

还存在第三种方法，如果你模型的作者公布了文档，可以阅读文档，里面会有对模型的介绍说明。比如 tf hub 网站中的 BlazeFace 模型。方法1，在 你配置好的 tf 环境中，运行下述指令，会输出模型相关信息。有时候，工程需要，我们可以使用他人训练好的模型进行推理。或者使用 python脚本输出信息。

上节我们解析了卷积层的原理，现在我们看看它的实际应用。由于卷积神经网络的设计是用于探索图像数据，本节我们将以图像为例。

将第三方API接入自己的网站是获取实时数据、扩展功能的重要手段（如展示商品、同步订单、用户登录等）。以下是完整的接入流程与关键实践，以为例，适用于多数开放平台。

修正线路名称显示：确保连接线显示正确的线路信息，提高了用户体验重构数据处理逻辑：通过引入专门的数据处理函数，实现了"一处修改"原则通过前后代码对比，可以清晰地看到重构后的代码结构更加清晰、职责划分更加明确，维护成本显著降低。特别是在面对字段变更、数据格式调整等常见需求时，新的代码结构可以大大减少修改点，降低出错风险。虽然等辅助函数看起来很简单，但它们是整个数据处理架构的重要组成部分，为代码的长期维护奠定了基础。