随笔分类 - 深度学习
摘要：1 查看cpu lscpu 2 查看内存 free -h 3 查看磁盘 df -h 4 查看GPU相关 nvidia-smi （显存，cuda版本） lspci |grep -i nvidia （显卡型号）
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摘要：模型调试优化 一 优化实战1 文章参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/518113377 1 分辨率 320*320(pretrain) ->640x640->800x800 (960和1024来进行训练,bs太小了，无显著提升，可以试一下) 说明：load 320的pr
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摘要：yolov5+deep sort 1 Github:https://github.com/mikel-brostrom/Yolov5_DeepSort_OSNet 2 csdn参考：https://blog.csdn.net/didiaopao/category_11354220.html?spm=
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摘要：语义分割-模型训练（unet,DeepLabV3等） csdn参考：https://blog.csdn.net/weixin_44791964/category_10667625.html（憨批的语义分割重制版） github: 1deeplabv3:https://github.com/bubbl
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摘要：语义分割简介 参考文章1（简介）：https://juejin.cn/post/7012922340778442788#heading-0 参考文章2（model实现）：https://blog.csdn.net/weixin_44791964/category_10667625.html 1 深度
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摘要：yolox使用 github:https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX 使用示例参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/397499216 #########################1 YOLO-X 一 Doc git
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摘要：yolov5使用 github :https://github.com/ultralytics/yolov5 一： 修改说明： 1 修改model保存路径 2 修改tensorboard日志存放路径 3 修改log存放目录 二 yolov5-master使用 1 修改处理数据集脚本 datahand
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摘要：目标检测算法的背景与分类 1 背景与分类 2 历史 3 基础知识
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摘要：目标检测常见指标（mAP等） 1 目标检测中的常见指标 TP ：检测正确的的框数量 FP ：检测错误的框数量 FN：未检测到GT的数量 Presion :TP/(TP+FP) 查准率 Recall :TP/(TP+FN) 查全率 mAP: mean Average Precision 各类别AP的平
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摘要：数据整理（yolov5,Voc,数据划分等） 1 重新分布数据 """ 处理：1 处理文件目录 2 转化xml格式为txt格式 dir --01.jpg --02.xml 结果： tar_dir -images 01.jpg - xmllabels 01.xml """ import os,shut
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摘要：yolov4 原理解析 1 yolov3 VS yolov4 网络结构 2 优势点 1 输入端：Mosaic 数据增强 2 Backbone:CSPDarlnet53, Mish, Dropblock 3 Neck:SPP, FPN+PAN 4 输出端：CIOU_Loss, DIOU_Nms 展示：
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摘要：常用数据集 一 ：常用标准数据集 说明： (1) ImageNet ImageNet数据集是图像领域应用得非常多的一个数据集，与其对应的有一个享誉全球的“ImageNet国际计算机视觉挑战赛(ILSVRC)”。 关于图像分类、定位、检测等研究工作大多基于此数据集展开 (2) MS COCO （Com
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摘要：yolov3原理解析 1Yolov3算法网络结构解析（Darknet53） 2 mul-scales 多尺寸融合 效果展示： --> 3 训练及测试过程 其他说明： -coco数据集尺寸标准：
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摘要：yolov5 与 Voc 格式互转 文章参考： 1 参考1 2 参考2：https://blog.csdn.net/martinkeith/article/details/120213971 1 yolov5 与 voc标签对比 1.1简述：YOLO为txt格式，voc为xml格式，具体结构如下图：
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摘要：资源推荐 网址链接： 1Pytorch官网：https://pytorch.org/ video： 1Bilibili-土堆:https://space.bilibili.com/203989554?spm_id_from=333.788.b_765f7570696e666f.1 2 Bilibil
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摘要：报错1： 执行命令：pip install pycocotools 报错2 ： 解决： c++生成工具：https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/visual-cpp-build-tools/ 1 2 3 4
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摘要：深度学习目录 资源推荐： 1 动手学深度学习： https://zh-v2.d2l.ai/chapter_preface/index.html 主机配置推荐： 主机配置：https://zhuanlan.zhihu.com/p/344352754 参考二：https://mp.weixin.qq.c
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摘要：yolov5介绍 git 链接：https://github.com/ultralytics/yolov5 文档链接：https://docs.ultralytics.com/ bibi视频:https://www.bilibili.com/video/BV1tf4y1t7ru?spm_id_fro
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摘要：1 nvidia-gpu(cuda)安装 前提准备 检查驱动是否安装：只要你打开任务管理器，在 GPU 那里看到了你的 NVIDIA 显卡，即可。说明你的硬件驱动，已安装。 查看驱动版本：cmd->nvidia-smi注意：需要添加系统变量，默认在：C:\Program Files\NVIDIA C
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