随笔分类 - 深度学习
摘要：PS D:\deep_learning\yolov5-master> D:\anaconda3\envs\pytorch\python.exe D:/deep_learning/yolov5-master/detect.py --weights side_defect.onnx --source D
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摘要：conda python如何查看onnx版本 (base) C:\Users\zzy>activate pytorch (pytorch) C:\Users\zzy>conda list onnx # packages in environment at D:\anaconda_install\en
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摘要：yolov5训练与验证的指令 确认使用anaconda\envs下面的python.exe运行脚本 D:\anaconda_install\envs\pytorch\python.exe D:\zzy\yolov5-master\train.py --weights yolov5s1.pt --da
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摘要：yolov5训练效果好，在识别时识别率低不好是什么原因？ 确认使用了正确的，最新训练完成的best.pt文件 放在yolov5-master目录目录下，与train.py和detect.py是相同目录
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摘要：检索增强生成（Retrieval-augmented Generation），简称RAG
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摘要：参考：https://www.cnblogs.com/guojin-blogs/p/18108220 onnx转tensorRT.engine 1. 项目介绍 NVIDIA® TensorRT™ 是一款用于高性能深度学习推理的 SDK，包括深度学习推理优化器和运行时，可为推理应用程序提供低延迟和高吞
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摘要：各个版本介绍 https://blog.csdn.net/sinat_34897952/article/details/148014377 yolov5版本 https://github.com/ultralytics/yolov5 yolov8版本 https://github.com/ultra
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摘要：参考：https://www.cnblogs.com/answerThe/p/15616811.html conf_thres Confidence Threshold，置信度阈值。 只显示预测概率超过conf_thres的预测结果。 想让YOLO只标记可能性高的地方，就把这个参数提高。 iou_t
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摘要：https://blog.csdn.net/weixin_40671962/article/details/128277041 gpu推理 https://zhuanlan.zhihu.com/p/492040015 python gpu推理 https://blog.csdn.net/m0_507
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摘要：下载ttf， https://ultralytics.com/assets/Arial.ttf拷贝到appdata/roaming/ultralytics目录 File "D:\anaconda3\envs\pytorch\lib\http\client.py", line 1392, in con
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摘要：AssertionError: data.yaml 'names:' field missing 执行：D:\anaconda_install\envs\pytorch\python.exe D:/tt/yolov5-master/train.py --weights yolov5s.pt --da
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摘要：使用镜像 pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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摘要：https://www.python.org/downloads/
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摘要：1、推荐从 “清华大学开源软件镜像站” 下载：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 2、访问Anaconda官网的历史版本下载页面：https://repo.anaconda.com/archive/
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摘要：python train.py --weights yolov5s.pt --cfg models/yolov5s.yaml --data data/myvoc.yaml --epoch 200 --batch-size 8 --img 640 --device cpu python train.p
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摘要：https://blog.csdn.net/GG_Bruse/article/details/143125692
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摘要：1.QT联合halcon 2.c#联合halcon 3.训练与onnx解析推理 4.patchcore训练 5.cuda研究 6.mindspore研究 7.void detect,分析大小，直径，统计个数 8.PEM测距 9.相机标定 10.石墨盘定位 11.s922 carrier定位 12.印
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摘要：无监督异常检测算法pachcore https://www.cnblogs.com/tgltt/p/18517081 patchcore环境搭建、运行 https://www.cnblogs.com/tgltt/p/18517081 【2022工业图像异常检测代码复现】PatchCore: 基于补丁
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摘要：yolov5 pytorch版本对应关系 Commands for Versions >= 1.0.0 v2.6.0 Wheel OSX pip install torch==2.6.0 torchvision==0.21.0 torchaudio==2.6.0 LINUX AND WINDOWS
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浙公网安备 33010602011771号