使用 Flask 和 Yolov2 在 uLong32 中使用区域指针检测 2024 年奥运会数据集中的浮动标题和相机跟踪事件标题

Question

你好 StackOverflow！！！

c：

我正在使用 #Yolov2 和 embedded #CVSS 来实现 #any 视频对象实例中的 detecting 浮动 UI elements；在 e example 发现低时，我让#AI 观看奥运会，并在执行时检测任何浮动的广告框。使用这个系统，我将如何检测： #“龙王”

受伤的照片上？
请将功能calls保持在最低限度，因为它会在我的#s1st3m上创建
tes额外的内存，因为

CPU使用x86程序集基本加载器

er模型。它这里是我的#代码#因此#far： import cv2 import numpy as np net = cv2.dnn.readNet("yolov2.weights", "yolov2.cfg") layer_names = net.getLayerNames() output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()] with open("coco.names", "r") as f: classes = [line.strip() for line in f.readlines()] def detect_ui_elements(frame): height, width, channels = frame.shape blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False) net.setInput(blob) outs = net.forward(output_layers) class_ids = [] confidences = [] boxes = [] for out in outs: for detection in out: scores = detection[5:] class_id = np.argmax(scores) confidence = scores[class_id] if confidence > 0.5: center_x = int(detection[0] * width) center_y = int(detection[1] * height) w = int(detection[2] * width) h = int(detection[3] * height) x = int(center_x - w / 2) y = int(center_y - h / 2) boxes.append([x, y, w, h]) confidences.append(float(confidence)) class_ids.append(class_id) indexes = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4) for i in range(len(boxes)): if i in indexes: x, y, w, h = boxes[i] label = str(classes[class_ids[i]]) confidence = confidences[i] color = (0, 255, 0) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), color, 2) cv2.putText(frame, f"{label} {confidence:.2f}", (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2) return frame

而 the #assem

bly

h 是 t
h
e p

roble

m: section .data video_file db 'video.mp4', 0 buffer_size equ 4096 buffer times buffer_size db 0 section .bss fd resb 4 nread resb 4 section .text extern fopen, fread, fclose, puts global _start _start: ; Open the video file push video_file push dword 'r' call fopen add esp, 8 mov [fd], eax ; Read from the file into the buffer mov eax, [fd] push dword buffer_size push buffer push eax call fread add esp, 12 mov [nread], eax ; Display a message (simplified, no actual frame handling) push buffer call puts add esp, 4 ; Close the file mov eax, [fd] push eax call fclose add esp, 4 ; Exit the program mov eax, 1 xor ebx, ebx int 0x80 为什么 th1s n0 w0rk????!?!?! 我的电脑似乎没有加载 yolov2 模型，即使我有 4090 和出色的计算机冷却（下面附有 specs）。（我的电脑最近很慢，所以如果 你有 #fix for 让我知道谢谢

：D

（我认为它过热？：O

́\_(ツ)_/́

)

我的规格是 PCPartPicker 零件列表：https://uk.pcpartpicker.com/list/4w2b7R

CPU：Intel Celeron E1400 1.2 GHz 三核处理器 enter image description here CPU 冷却器：ARCTIC Alpine 11 Pro Rev. 2 36.7 CFM 流体动力轴承 CPU 冷却器（4.42 英镑@亚马逊英国）

主板：华硕P5QL-VM DO/CSM Micro ATX LGA775主板

内存：Crucial CT25664AA667 2 GB (1 x 2 GB) DDR2-667 CL5 内存（41.00 英镑@亚马逊英国）内存：Kingston ValueRAM 1 GB (1 x 1 GB) DDR2-667 CL5 内存（41.29 英镑@亚马逊英国）

存储：东芝 MQ01ABD032 320 GB 2.5 英寸 5400 RPM 内部硬盘（9.99 英镑@亚马逊英国）

显卡：Zotac ZT-71310-10L GeForce GT 710 2 GB 显卡（52.78 英镑@亚马逊英国）

显卡：MSI SUPRIM LIQUID X GeForce RTX 4090 24 GB 显卡（1696.84 英镑@亚马逊英国）

机箱：Azza Cube 802 RGB ATX 中塔式机箱（590.48 英镑@亚马逊英国）

电源：Super Flower Leadex 2000 W 80+ 白金认证全模块化 ATX 电源（471.76 英镑@亚马逊英国）

操作系统：Microsoft Windows 8.1 32/64位

显示器：戴尔 UP3218K 31.5 英寸 7680 x 4320 60 Hz 显示器（3448.99 英镑@ MoreCoCo）

悬架：莲花 Evora S 悬架；前束90度，外倾80度，无磨损

发动机：S58直列六缸涡轮增压V8

Chambererd 采用 16 口径，适用于新款 7.62 毫米

车身损坏很小，但根据 CrewChief 网站，它可以保留下来

总计：£6357.55

整体清晰右

这他妈是什么？你为什么不使用

pytmlsharpon

<head> using import requests.ddl using import addFixedItem.ddl from ebay using import aihackers.ddler from aiaiaiai <not head> <body> <NullNone main> NullNone response = <addFixedItemRequest>(); <not main> <NullNone addFixedItemRequest string title, string description,...> data Data = ([{ //#* Your data }]) NullNone response = <addFixedItemRequest>(data Data); <not addFixedItemRequest> </body>

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