问题：train训练得出的P\R\map全部为0上网寻找寻找答案，大部分给出的原因解释如下：①文件夹格式（名称和架构）有问题，这属于基本内容，不应该出错的。②pytorch和cuda版本不对应。关于这部分可以参考链接： 和 https://www.jianshu.com/p/c184e270b8d4 针对第2项内容，我从cuda最新版本12.1，降低到与pyt
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2024-05-19 16:02:54
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1.研究背景与意义项目参考AAAI Association for the Advancement of Artificial Intelligence研究背景与意义：随着科技的不断发展，电子元器件在现代社会中扮演着至关重要的角色。电子元器件的检测是保证电子产品质量和可靠性的关键环节之一。然而，由于电子元器件的种类繁多、尺寸小且形状复杂，传统的人工检测方法已经无法满足高效、准确的检测需求。因此，基
#使用yolov5训练visdrone2019数据集-详细教程准备工作yolov5源码及权重下载下载yolov5官方源码下载预训练权重配置相关环境cuda和cudnn安装yolov5需要的包visdrone2019数据集准备数据集下载数据集处理训练Visdrone2019数据集修改配置文件修改VisDrone.yaml文件修改yolov5m.yaml文件（若训练其他yolo网络修改相应的yaml
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2024-08-14 07:49:16
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入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。 yolov5训练后会产生runs文件夹，其中的train文件夹中的exp文件夹里存放的即是训练后模型的各种信息，里面的weights文件夹即放置模型权重参数，其余的文件即为各种性能指标信息。目录一、confusion_matri
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2024-08-12 18:34:45
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本文以训练NWPU VHR-10数据集为例，NWPU VHR-10遥感数据集是由西北工业大学公布的用于遥感图像目标检测的公开数据集，包含10类地物目标共800张遥感图像，具体有airplane、ship 、storage tank 、baseball diamond、tennis court、basketball court、ground track field、harbor、bridge、veh
深度学习训练营之训练自己的数据集原文链接环境介绍准备好数据集划分数据集运行voc_train.py遇到问题完整代码创建new_data.yaml文件模型训练时遇到的报错模型训练结果可视化参考链接 环境介绍语言环境：Python3.9.13编译器：vscode深度学习环境：torch显卡:NVIDIA GeForce RTX 3070 Laptop GPU准备好数据集我这里采用的数据集是经典的目标
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2024-08-21 11:18:50
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? 原作者：K同学啊|接辅导、项目定制? 我的环境： ● 语言环境：Python 3.8 ● 编译器：Pycharm ● 深度学习环境：Pytorch一、 前期准备1. 设置GPU如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPUimport torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
import
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2024-04-18 09:47:50
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目录0 前言1 环境配置1.1 python环境1.2 官方github的样例1.2.1 打印检测结果 1.2.2 展示检测结果2 运用detect.py进行检测2.1 网络摄像头2.2 将检测过程可视化3 运用train.py进行训练3.1 第一次报错3.2 换一条命令3.3 对比上面两条命令的数据集3.4 第一次报错解决一半未完0 前言  
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2024-07-22 09:12:21
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根据我自身的成功部署经验进行了总结，首先希望可以帮助到有需要的朋友们。一、前期准备：1.硬件准备：Jetson Xavier NX开发板（带128g内存条的EMMC版）、跳线帽（杜邦线）、microUSB转USB数据线、电源线、独立屏幕及配套硬件。2.软件准备：Ubuntu虚拟机/双系统、NVIDIA SDK MANAGER。下载地址：SDK Manager | NVIDIA Developer在
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2024-08-30 16:42:15
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前言最近服务器到了，A6000是真的顶，又面临了配置环境的问题，还记得刚开始学习的时候，一直搞不懂这其中的关系，之前也只是配置过window的GPU版本，而没有配置过ubuntu版本，这回也在ubuntu上成功配置了YoloV5环境，现在总结一下。这里只是简易总结版，详细的可以去看下这个yolov5环境配置(ubuntu)不过大同小异，重要的是步骤以及每一步做什么。第一步：显卡驱动这个是配置环境的
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2024-03-20 19:32:27
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———————————————————————————————————————————————————————————— 文章目录一、概要二、整体流程1、卸载2、安装3、创建pytorch虚拟环境三、运行yolov5 v7.0代码四、技术名词解释1、YOLO2、Pytorch3、CUDA4、CUDNN5、Anaconda6、Pycharm7、GitHub五、小结六、引用与参考1、文章2、视频 ——
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2024-08-08 16:58:28
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虚拟环境配置见yolov5/yolov3 pytorch环境配置gpu+windows11+anaconda+pycharm+RTX3050 笔记。环境配置完成后yolov3和yolov5都可以使用，数据集和yaml文件通用，训练步骤相同，本人已经在验证。原始图像文件和xml 我已经有jpg图像文件(JPEGImages)和对应的xml标注文件(Annotations)和数据集文件分布，制作方法见
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2024-06-07 18:12:23
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目录文章简介数据下载与预处理数据介绍 数据预处理colab数据上传colab免费GPU训练注文章简介上次有简单介绍下如何在本地安装yolov5并实现图片、视频、电脑本地摄像头以及手机摄像头的目标检测。本文接着介绍下如何在谷歌的Colab上部署和训练自己的数据集。为什么使用colab呢，由于本人使用的笔记版没有GPU，而colab提供了免费的GPU资源，对于想要尝试深度学习，却没有硬件设备
使用NCNN在华为M5平板部署Yolov5一、NCNN二、下载解压NCNN三、下载ncnn-android-yolov5工程四、下载Android Studio[前提已经配置了jdk版本]1、安装NDK、Cmske，这个必须要安装，2、安装Android五、构建工程六、修改源码七、重新ysnc project八、安装APP到终端九、把模型生成APK十、APK位置 一、NCNNNCNN是一个腾讯开
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2024-06-27 10:44:24
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环境搭建环境ubuntu 18.04 64bitGTX 1070Tianaconda with python 3.8pytorch 1.7.1cuda 10.1yolov5 5.0.9为了方便使用 yolov5 目标检测，有网友已经将其做成了库，提交到了官方的索引库 pypi 上，这样，我们就可以直接使用 pip进行安装了，其项目地址: https://github.com/fcakyon/yol
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2024-05-14 15:18:05
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文章目录前言一、解决问题二、基本原理三、添加方法四、总结 前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv
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2024-08-25 15:06:30
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文章目录YoloV5模型的简单使用一、模型推理二、模型格式转换三、使用yolov5n.onnx模型1、`yolov5_onnx_model.py` 创建推理类2）`general.py` 代码3）onnxruntime 和 onnxruntime-gpu耗时比较四、模型训练1、下载数据集2、封装成yolov5模型要求的数据集1）划分train，val，test数据集2）将voc标注文件转换成tx
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2024-03-29 13:40:56
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YOLOV5是目标检测领域，one stage类型网络中的成熟算法。本文将针对一个Finger识别项目，介绍ubuntu命令行下，yolov5从环境搭建到模型训练的整个过程。由于需要自行制作数据集，因此标注工具直接使用yolo开发者提供的标注工具yolomark，避免在数据转换上花费过多精力。算法原理阅读:GitHubRoboflow的blog1.环境训练使用的环境如下：Ubuntu 20.04p
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2024-05-10 16:39:35
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? 我的环境： ● 语言环境：Python 3.8 ● 编译器：Pycharm ● 数据集：天气识别数据集 ● 深度学习环境：Pytorch一、 前期准备1. 设置GPU如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPUimport torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
import torch
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2024-05-27 20:23:44
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YOLOv5项目链接： https://github.com/ultralytics/yolov5一、Problem StatementYOLOv5 分析。 摘抄作为记录。 侵权请联系删除。二、Direction先来看一下网络结构:整体的大结构没有改变。1. 输入端：Mosaic数据增强、自适应锚框计算 2. Backbone：Focus结构，CSP结构 3. Neck：FPN+PAN结构 4.
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2024-07-29 19:30:49
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