一、有关创建train.cache的报错因为在写本文时，电脑正在用于训练模型，无法展示报错情况，后面再添加上去。 我的问题产生的原因很简单，文件目录名的设置不对，所以一定要先看一遍官方的教程！！ 我原本的文件目录如下这个文件结构参考了文章【YOLOV5】记录一次自己在yolo训练模型上的全过程（附上多次解决Bug记录以及心得体会） 感谢博主给我提供的思路！！ 稍微解释一下各个文件夹的内
今天跟大家推荐一个Github项目，来自NAVER Clova AI Research的hwalsuklee同学汇总了近几年的基于深度学习进行文本检测、识别的论文、代码、数据集、教程资源，非常值得参考。https://github.com/hwalsuklee/awesome-deep-text-detection-recognition该项目不是简单的网址罗列，作者还很用心的将各个算法在公认标准
一名卑微的研究生记录开始接触bert：昨天终于在修好了的服务器上给我们课题组的小伙伴开启了访问权限，今天开始搭建bert的基本环境了，为我接下来的研究方向（知识图谱）拉开序幕。本机：win10 + putty （访问服务器）实验室服务器：linux GTX1080，以及驱动和cuda的配置信息如下图一、安装anaconda1、下载安装包：wget https://repo.anacon
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2024-06-13 08:59:54
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1. 什么是BERTBERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是Google2018年提出的预训练模型，即双向Transformer的Encoder，因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种
训练自己的数据集1 数据的标注（1）labelimg的安装（2）labelimg的基本操作2 数据的转换（1）PascalVOC数据格式（2）YOLO数据格式（3）COCO数据格式（4）VOC格式数据集转YOLO格式3 训练模型（1）数据配置（2）训练（3）性能评估（4）使用自己训练的模型进行检测4 AutoDL训练（1）租赁显卡并打开终端（2）下载代码并解压（3）配置环境与上传数据（4）测试环
AI应用开发实战 - 从零开始配置环境零、前提条件一台能联网的电脑，使用win10 64位操作系统请确保鼠标、键盘、显示器都是好的一、Windows下开发环境搭建本教材主要参考了如下资源：本教程分为五步：安装VS：难度一星安装python：难度一星安装CUDA和cuDNN：这是本教程最繁琐的一步，这一步直接拉高本教程的平均难度。配置机器学习环境：这是本教程最简单的一步，为了方便用户配置环境，微软提
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2023-08-11 09:08:38
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batch:每一次迭代送到网络的图片数量，也叫批数量。增大这个可以让网络在较少的迭代次数内完成一个epoch。在固定最大迭代次数的前提下，增加batch会延长训练时间，但会更好的寻找到梯度下降的方向。如果你显存够大，可以适当增大这个值来提高内存利用率。这个值是需要大家不断尝试选取的，过小的话会让训练不够收敛，过大会陷入局部最优。subdivision：这个参数很有意思的，它会让你的每一个batch
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2024-04-28 07:11:52
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文章目录一、下载YOLOX代码二、配置文件修改数据集参数三、开始训练报错1：no model named 'yolox'报错2：No such file or directory: '/ai/pytorch/YOLOX-main/datasets/VOCdevkit/VOC2012/ImageSets/Main/trainval.txt'四、 使用训练完的模型进行预测报错：no model na
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2024-05-05 12:28:59
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YOLO系列（v1~v3）的学习及YOLO-Fastest在海思平台的部署（上）YOLO系列（v1~v3）的学习及YOLO-Fastest在海思平台的部署（中）YOLO系列（v1~v3）的学习及YOLO-Fastest在海思平台的部署（下） 文章目录声明4 YOLO-Fastest4.1 工程编译4.1.1 Windows版本（基于Windows 10）4.1.2 Linux版本（基于Kubunt
Docker安装：Docker安装的一个简单的方式是直接通过官方的安装脚本， 指定阿里云镜像可以加快速度。curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun 我安装docker的时候走了一点弯路，我使用的linux是ubuntu，安装系统的时候发现可以直接选择安装docker，就给选中了，但装上去的时候发现是一个sn
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2023-06-26 15:37:43
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本篇文章主要给大家介绍的是MySQL中常用的4种语言： 一、DDLDDL，data defination language，指的是数据定义语言，其主要作用是创建数据库，对库表的结构进行删除和修改等操作。进入数据库mysql -uroot -p -- 使用这种方式，接下来需要输入密码。密码是暗文
mysql -uroot -p123456 -- 可以直接将密码123456放在参数p的后面，
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2023-08-08 08:42:51
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序言整理来自yolov8官方文档常用的一些命令行参数，官方文档YOLOv8 Docsyolov8命令行的统一运行格式为：yolo TASK MODE ARGS其中主要是三部分传参：TASK(可选) 是[detect、segment、classification]中的一个。如果没有显式传递，YOLOv8将尝试从模型类型中猜测TASK。MODE(必选) 是[train, val, predict, e
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2024-10-26 18:08:09
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运行主页上的代码得到： 首先使用一个开源的神经网络框架Darknet，使用C和CUDA，有CPU和GPU两种模式。1、下载darknet编辑Makefile文件：2、编译：make如果遇到缺失包报错，将缺失的包装上去以后重新编译,重复下列两个操作，直到所有包都装好make cleanmake安装好DarkNet之后，在darknet的子目录cfg/下已经有了一些网络模型的配置文件，在使用
Contents1 绪论2 Better3 Faster(从网络框架角度)4 Stronger 1 绪论
YOLOv2的论文全名为
YOLO9000: Better, Faster, Stronger ，
是对于yolov1的改进。 这篇论文的主要工作有：
使用一系列的方法对YOLOv1进行了改进，在保持原有检测速度的同时提升精度得到YOLOv2；
YOLOv5 训练找不到标签, No labels found in /path/train.cache 问题的解决方法(亲测可用)❤️ 网上绝大部分教程所述解决方法都不靠谱，也没有分析问题发生的原因，本文彻底解决了YOLOv5训练时找不到标签，出现 No labels found in /path/train.cache 的问题！希望通过本文，在配置环境的过程中，为各位解决一些不必要的麻烦。——
1. YOLO原文：You Only Look Once: Unified, Real-Time Object DetectionYOLO的思路是将目标检测问题直接看做是分类回归问题，将图片划分为S×S的格子区域，每个格子区域可能包含有物体，以格子为单位进行物体的分类，同时预测出一组目标框的参数。 检测过程YOLO相当于将图片划分成 的格子区域，为每一个格子预测出
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2024-10-25 17:40:01
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目录显卡内存所需的内存主频内存大小中央处理器(CPU)CPU和PCI-ExpressPCIe通道和多GPU并行所需的CPU核数所需的CPU主频硬盘/ SSD电源装置（PSU）CPU和GPU散热风冷适用于多个GPU的水冷方案大机箱散热？制冷总结主板电脑机箱显示器关于组装PC的一些话结论深度学习的计算量非常大，需要配多个内核的快速CPU吗？买快的CPU会不会太浪费？搭建深度学习系统时，在不
1. YOLO2代码在window下的训练代码： https://github.com/AlexeyAB/darknet原始代码： https://pjreddie.com/darknet/Tips: 1. 虽然要求OPENCV版本为2.4.13或2.4.3以上，VS2015，但实际上改一下代码中opencv和VS的配置信息，低版本也可以，本人版本opencv2.4.10 + VS2013。
1）在yolo中训练时，修改源码文件detector后需要make clean 后重新make，修改cfg文件后不需要 （2）很多博客中会要求修改src中的yolo.c文件，其实那是早期的版本中训练要求的，darknet不需要。原因是这样的，在官网里有一段执行test的代码是：./darknet detect cfg/yolo.cfg yolo.weight
Mysql的安装、配置、优化一：安装步骤：1.先单击中的安装文件，如果是win7系统，请选择以管理员的方式运行。 2.大概需要30秒的时间，开始进入安装界面。请先把标红的打勾，好进行下一步的动作。 3.在选择安装类别的时候，选择第二个“Server only”，选择这个类型的安装比较简单，不需要进行特殊的配置。 4.配置好了之后，直接点击“next”就开始mysql的安装了。安装大概需要一分钟的时
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2024-04-07 17:38:25
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