大家好，我是Rocky。近年来YOLO系列层出不穷，更新不断，已经到v7版本。Rocky认为不能简单用版本高低来评判一个系列的效果好坏，YOLOv1-v7不同版本各有特色，在不同场景，不同上下游环境，不同资源支持的情况下，如何从容选择使用哪个版本，甚至使用哪个特定部分，都需要我们对YOLOv1-v7有一个全面的认识。故Rocky将YOLO系列每个版本都表示成下图中的五个部分，逐一进行解析，并将每个
深度学习的经典检测方法有两种方式：two-stage和one-stage，属于two-stage的有Mask-Rcnn等，而YOLO（You Only Look Once）属于one-stage，这两者的主要区别是two-stage多了一步预选，因此two-stage的准确度要高一些，速度相对one-stage慢得多。 YOLO-V1 &
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2024-05-15 11:36:32
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YoloAll项目简介相信了解YOLO的小伙伴们一定都有这样的困扰，目前YOLO各个版本数量非常多，不知道在实际场景中应该选择哪个YOLO版本。甚至有时为了比较两个不同版本的YOLO的效果，需要自己花费很长的时间去搭建环境，下载权重训练模型，非常的浪费精力，今天我就给大家分享一款GItHub上的开源项目----YOLOALL，YOLOALL能够非常方便的测试不同版本的YOLO的检测效果
一、判断显卡种类判断你当前电脑的显卡是NVIDIA（N卡）还是AMD（A卡），Pytorch需要基于NVIDIA的显卡（N卡）上运行，A卡就不行了。二、安装CUDA、CUDNN（一定要注意对应版本！！！）2.1 安装CUDA1.判断电脑应该装什么版本的CUDA。方式一：NVIDIA 控制面板中查看方式二：CMD查看CMD中输入：nvidia-smi查看到本机可装CUDA版本12.0，版本向下兼容，
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2023-08-10 18:15:46
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一. python的版本下载网址：https://www.python.org/downloads/ 这个网址可以选择不同系统安装pythonhttps://www.python.org/downloads/windows/ 这个网址是针对windows版本的python安装二. 清华镜像源：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.
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2023-07-08 19:23:38
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YOLO3各个版本对比首先来看下官方给的在COCO数据集上的表现，可以看到SPP版本相对于前面几个版本，mAP有了好几个百分点的提升，在加了SPP模块之后的YOLOv3为何有这么大的提升？YOLOv3和YOLOv3-spp网络结构对比YOLOv3网络结构图： YOLOv3-spp网络结构图：SPP模块结构如下图： 相对于普通版本的YOLOv3，SPP版本在第五、六层卷积之间增加了一个SPP模块，这
作为一名移动端开发人员，我觉得现在是入门深度学习的最佳时机，毕竟tensorflow也发展好几年了，Facebook也推出了pytorch，github上已经有很多开源的各种神经网络的源码，可以比较轻易的实现一些震撼自己的效果。之前在某公司的计算机视觉部工作，受到深度学习工程师的耳濡目染，离职后，自己才真正去尝试数据采集、标注、训练、移植Android端等步骤，算是草草入门了。下面分享几段学习笔记
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2024-05-16 20:53:41
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原标题：PyTorch和TensorFlow哪家强：九项对比读懂各自长项短板文章来源：斯坦福大学计算机科学系博士生 Awni Hannun这篇指南主要介绍了我找到的 PyTorch 和 TensorFlow 之间的不同之处。这篇文章的目的是帮助那些想要开始一个新项目或从一种深度学习框架切换到另一种框架的人。本文重点关注的是在设置训练组件和部署深度学习时的可编程性和灵活性。我不会深入到性能方面（速度
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2024-08-28 15:01:32
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在深度学习和数据科学领域，`NumPy`和`PyTorch`是两个极其重要的库。`NumPy`提供了强大的多维数组处理能力，而`PyTorch`则是一款灵活的深度学习框架。随着这些库的不断更新，用户经常面临版本兼容性问题。本文将系统性地记录定位 `NumPy` 和 `PyTorch` 对应版本的问题以及解决方法，从而帮助开发者高效地进行环境配置和调试。
### 背景定位
确保 `NumPy`
# OpenCV 和 PyTorch 版本对应指南
在实际开发中，确保 OpenCV 和 PyTorch 版本之间的兼容性是非常重要的，本篇文章将教你如何检查和确认它们的版本对应关系。通过几个简单的步骤，您将能够轻松完成这个任务。
## 流程概览
以下是实现 OpenCV 和 PyTorch 版本对应的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确
# 如何确定PyTorch与CUDA的对应版本
在深度学习的开发环境中，理解和配置正确的PyTorch与CUDA版本非常重要。本文将指导你如何确认PyTorch和CUDA的兼容性，并指导你在安装时选择正确的版本。
## 整体流程
以下是检查和安装PyTorch与CUDA对应版本的步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[确认CUDA版本] --> B[查找PyTo
原创
2024-09-25 05:45:50
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问题cuda版本不匹配，对于版本不匹配问题真的很难受CPU版本还有GPU版本问题包安装，apex加速的安装，transformer版本也会限制python的版本程序运行，如果程序写的是比较好的，那么这个程序给的运行命令，一定要仔细得看，然后更改到自己的目录，目录一定要正确解决cuda已经要按照nvcc -V的命令显示的，nvidia-smi显示的是最高支持的版本，这两个都是你安装的，可以这么理解，
mmcv与pytorch的对应版本问题是许多深度学习项目中不可避免的困扰，尤其是在需要利用mmcv来增强和优化pytorch模型时。本文将详细记录如何解决“mmcv和pytorch对应版本”的问题，覆盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比和错误集锦六个方面。
## 环境配置
在开始前，需要准备有效的环境。以下是环境配置的步骤：
1. **安装必要依赖**：
- `Pytho
# Python和PyTorch对应版本
## 概述
在深度学习领域，Python和PyTorch是两个非常重要的工具。Python是一种高级编程语言，非常适合用于数据处理和科学计算。PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它提供了灵活的工具和接口，用于构建和训练深度学习模型。在使用PyTorch时，确保Python和PyTorch的版本兼容性非常重要。本文将介绍Python和PyT
原创
2023-09-13 17:47:47
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# 如何实现pytorch和python对应版本
## 1. 引言
在进行深度学习开发时，PyTorch是一个非常流行的框架。然而，不同版本的PyTorch可能与不同版本的Python兼容性存在一些差异。对于刚入行的开发者来说，很可能会遇到在安装和配置PyTorch时版本兼容性的问题。本文将详细介绍如何实现PyTorch和Python对应版本的配置，并提供一些实用的代码示例。
## 2. 步骤
原创
2023-08-18 05:39:38
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pytorch入门笔记1.环境安装及配置1.1 安装anaconda1.2 验证安装1.3 检查显卡驱动是否正常1.4有序的安装环境---conda1.5安装pytorch1.6 检查是或否安装成功2.第一个pytorch工程2.1使用pycharm创建pytorch工程pycharm好处pycharm查看项目解释器2.2使用jupyter创建pytorch工程2.2.1 在pytorch环境中
准备知识需要了解CNN工作原理，包括残差块，跳跃连接，上采样 什么是目标检测、边界框回归IoU和非最大抑制 基础pytorch语法，可以轻松创建神经网络全卷积神经网络YOLOv3全部由卷积层组成，简称FCN，有跳跃层和上采样层连接的75个卷积层。YOLOv3没有使用池化层，而使用一层步长为2的卷积层来帮助下采样，帮助我们避免池化带来的低级特征损失网络下采样通常通过设置网络的步长进行，例如我们的网络
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2023-08-07 10:52:40
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Pytorch和Torchvision版本对应
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2023-05-18 17:17:38
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# PyTorch与NumPy版本对应关系解析
在机器学习和深度学习领域，PyTorch和NumPy是两个不可或缺的工具。NumPy是Python的科学计算基础库，而PyTorch则是一个流行的深度学习框架，提供了强大的张量操作功能。随着这两个库的不断更新和演进，它们之间的版本兼容性及对应关系也变得日益重要。
## PyTorch与NumPy版本对应
通常情况下，PyTorch的某个版本对N
# 如何匹配 NVIDIA CUDA Toolkit（nvcc）和 PyTorch 的版本
在深度学习开发中，PyTorch 被广泛使用，而利用 CUDA 工具包进行 GPU 加速是必不可少的。因此，确保你所使用的 CUDA 版本（通过 nvcc 工具查看）与 PyTorch 版本兼容是非常重要的。本文将指导你如何找到合适的版本并进行对应的设置，一步步让你完成这一过程。
## 流程概述
首先
