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问题解决方法图像分类网络AlexNetVGGNetGooLeNet系列ResNetDenseNetSwin TransformerMAECoAtNetConvNeXtV1、V2MobileNet系列MPViTVITSWAEfficientNet系列MOBILEVITEdgeViTsMixConvRepLKNetTransFGConvMAEMicroNetRepVGGMaxViTMAFormerGhostNet系列DEiT系列MetaFormerRegNetInternImageFasterNet
注意力机制物体检测行人属性识别行人跟踪OCR超分辨采样弱光增强RetinexNet
NLP多模态知识蒸馏剪枝智慧城市
问题
在房间里部署了很多海康摄像头,但是却不知道IP地址,如何才能获取到这些摄像头的IP地址呢? 解决方法海康提供了一个工具,将其下载后安装即可,下载地址: https://www.hikvision.com/cn/support/tools/hitools/clea8b3e4ea7da90a9/通过SADP软件搜索局域网内所在网段的在线设备。同时支持查看设备信息、激活设备、修改设备的网络参数、重置设备密码等功能 还有更多的工具,链接: https://www.hikvision.com/cn/support/tools/hitools/ 文章目录 问题解决方法图像分类网络AlexNetVGGNetGooLeNet系列ResNetDenseNetSwin TransformerMAECoAtNetConvNeXtV1、V2MobileNet系列MPViTVITSWAEfficientNet系列MOBILEVITEdgeViTsMixConvRepLKNetTransFGConvMAEMicroNetRepVGGMaxViTMAFormerGhostNet系列DEiT系列MetaFormerRegNetInternImageFasterNet 注意力机制物体检测行人属性识别行人跟踪OCR超分辨采样弱光增强RetinexNet NLP多模态知识蒸馏剪枝智慧城市 图像分类网络 AlexNet【第61篇】AlexNet:CNN开山之作 VGGNet【第1篇】VGG GooLeNet系列【第2篇】GooLeNet 【第3篇】Inception V2 【第4篇】Inception V3 【第62篇】Inception-v4 ResNet【第5篇】ResNet DenseNet【第10篇】DenseNet Swin Transformer【第16篇】Swin Transformer 【第49篇】Swin Transformer V2:扩展容量和分辨率 MAE【第21篇】MAE(屏蔽自编码器是可扩展的视觉学习器) CoAtNet【第22篇】CoAtNet:将卷积和注意力结合到所有数据大小上 ConvNeXtV1、V2【第25篇】力压Tramsformer,ConvNeXt成了CNN的希望 【第64篇】ConvNeXt V2论文翻译:ConvNeXt V2与MAE激情碰撞 MobileNet系列【第26篇】MobileNets:用于移动视觉应用的高效卷积神经网络 【第27篇】MobileNetV2:倒置残差和线性瓶颈 【第28篇】搜索 MobileNetV3 MPViT【第29篇】MPViT:用于密集预测的多路径视觉转换器 VIT【第30篇】Vision Transformer SWA【第32篇】SWA:平均权重导致更广泛的最优和更好的泛化 EfficientNet系列【第34篇】 EfficientNetV2:更快、更小、更强——论文翻译 MOBILEVIT【第35篇】MOBILEVIT:轻量、通用和适用移动设备的Vision Transformer EdgeViTs【第37篇】EdgeViTs: 在移动设备上使用Vision Transformers 的轻量级 CNN MixConv【第38篇】MixConv:混合深度卷积核 RepLKNet【第39篇】RepLKNet将内核扩展到 31x31:重新审视 CNN 中的大型内核设计 TransFG【第40篇】TransFG:用于细粒度识别的 Transformer 架构 ConvMAE【第41篇】ConvMAE:Masked Convolution 遇到 Masked Autoencoders MicroNet【第42篇】MicroNet:以极低的 FLOP 实现图像识别 RepVGG【第46篇】RepVGG :让卷积再次伟大 MaxViT【第48篇】MaxViT:多轴视觉转换器 MAFormer【第53篇】MAFormer: 基于多尺度注意融合的变压器网络视觉识别 GhostNet系列【第56篇】GhostNet:廉价操作得到更多的特征 【第57篇】RepGhost:一个通过重新参数化实现硬件高效的Ghost模块 DEiT系列【第58篇】DEiT:通过注意力训练数据高效的图像transformer &蒸馏 MetaFormer【第59篇】MetaFormer实际上是你所需要的视觉 RegNet【第60篇】RegNet:设计网络设计空间 InternImage【第73篇】InternImage:探索具有可变形卷积的大规模视觉基础模型 FasterNet【第74篇】 FasterNet:CVPR2023年最新的网络,基于部分卷积PConv,性能远超MobileNet,MobileVit 注意力机制【第23篇】NAM:基于标准化的注意力模块 物体检测【第6篇】SSD论文翻译和代码汇总 【第7篇】CenterNet 【第8篇】M2Det 【第9篇】YOLOX 【第11篇】微软发布的Dynamic Head,创造COCO新记录:60.6AP 【第12篇】Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals 【第13篇】CenterNet2论文解析,COCO成绩最高56.4mAP 【第14篇】UMOP 【第15篇】CBNetV2 【第19篇 】SE-SSD论文翻译 【第24篇】YOLOR:多任务的统一网络 【第31篇】探索普通视觉Transformer Backbones用于物体检测 【第36篇】CenterNet++ 用于对象检测 【第45篇】YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors 行人属性识别【第66篇】行人属性识别研究综述(一) 【第66篇】行人属性识别研究综述(二) 行人跟踪【第47篇】BoT-SORT:强大的关联多行人跟踪 【第65篇】SMILEtrack:基于相似度学习的多目标跟踪 【第70篇】DeepSort:论文翻译 【第72篇】深度学习在视频多目标跟踪中的应用综述 OCR【第20篇】像人类一样阅读:自主、双向和迭代语言 场景文本识别建模 【第44篇】DBNet:具有可微分二值化的实时场景文本检测 超分辨采样【第33篇】SwinIR 弱光增强 RetinexNet【第52篇】RetinexNet: Deep Retinex Decomposition for Low-Light Enhancement 【第50篇】迈向快速、灵活、稳健的微光图像增强 NLP【第17篇】TextCNN 【第18篇】Bert论文翻译 多模态【第43篇】CLIP:从自然语言监督中学习可迁移的视觉模型 知识蒸馏【第54篇】知识蒸馏:Distilling the Knowledge in a Neural Network 剪枝【第55篇】剪枝算法:通过网络瘦身学习高效卷积网络 【第71篇】DepGraph:适用任何结构的剪枝 智慧城市【第51篇】用于交通预测的时空交互动态图卷积网络 |
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