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RSS订阅原创 yolov5训练网络数据集
1.1 下载网络数据集本次使用IP102（下附数据集原作者）这是一个害虫数据集，用于农业防治。下面是解压缩以后的文件树首先我们看VOC2007这个文件夹这里面有三个文件：1.训练集与测试集的图片编号第一个文件是：test.txt是测试集的图片编号所在文件同理，trainval.txt是训练集所在文件2.xml也就是目标检测中那个框和标签所在文件，注意此时是测试集和训练集都在一起此时一张图片一个xml文件等下要依据此进行变换3.图片存放地，所有图片都在这里（包括训练集和测试集）
2025-02-08 01:12:50
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原创 yolov5错误更改与相关参数详解（train.py）
main中相关参数首先你先运行一次train.py然后他会帮你下载coco127数据集，然后如果出现unzip的错误你就需要自己解压缩一下。其中coco128.yaml中的train与val是一个文件路径且该路径是你解压以后的images/train2017此时应该会报错多处：此时你要去上面找报错的.py文件，窗口一般有，然后将改窗口中的所有np.int改成int我改了好多处这个错每次运行都改一次直到没有这个错误这里的long int可能是int64。
2025-01-29 17:57:52
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原创 yolov5的detect.py中基础参数分析
上述：如果不设置则每次运行时都会新建一个exp，如果设置了就不会新建而是在上次文件夹。上面两个参数是增强：第一个是增强NMS，第二个是增强检测（可以提高被检测出概率，可能也会检测出错）上述：在--project的路径下新建文件夹，default = “新建文件夹名称”上述：运行结束后输出结果所在文件，default = “输出结果的文件夹路径”上述参数是：用于将模型中不必要参数去除仅保留检测需要参数。可以发现dog检测错了，然后坐下角的car概率提高了
2025-01-25 15:50:23
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原创 小土堆学习笔记8（模型使用与更改，模型保存与模型加载）
本次使用下述模型参数如下：第一个参数：是否载入预训练权重，就是问你要不要载入在IMAGENET这个数据集下已经训练好的权重（各项参数）如果要使用的话就要写一下weight="DEFAULT"或者weight="IMAGENET1K_V1",如果不用不写这个参数就好了，第二个为如果第一个参数写了，他得从网上下权重和相关数据， 如果第二个参数为True，则为显示下载进度条，否则不显示。
2025-01-17 02:03:16
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原创 小土堆学习笔记6（L1Loss，MSELoss，CrossEntropyLoss）
本次重点学一下新版本的CrossEntropyLoss，这玩意折磨我好几个小时。
2025-01-12 02:28:26
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原创 卷积问题详解
然后由于卷积层的输入kernel不是一个我们规定的特定值而是服从正态分布的一个随机值，我们就可以得到输出如下了：（也就是代码中的out）为了使得卷积计算简单：我们设置stride等于1，padding等于0，经过一个单通道的计算可以得出最后的值为。好的，多通道的输入单通道的输出我们会了，现在我们来看看多通道的输入和多通道的输出。我们经常是RGB三通道，那此时我们的input也选择3通道：如下图。
2025-01-11 19:08:19
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原创 小土堆学习笔记5（sequential与小实战）
稍微解释一下就是：Sequential顺序连接：Sequential 容器中的模块是按顺序连接的。当你将输入传递给 Sequential 的 forward() 方法时，它会依次将输出作为下一个模块的输入，最终返回最后一个模块的输出。就是他会按顺序执行你放在Sequential里面的代码。
2025-01-11 07:41:49
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原创 小土堆学习笔记4（线形层）
主要是防止，输入drop_last = False的情况下，最后一组的in_features不等于前几组的，如何稍微更改了一下。对out_feature进行更改，取前面的196608：10的输出，最后一组按比例输出（向上取整模式）下面这两行代码的效果差不多，都是为了将输入的图像展平，变成可以进行矩阵运算的一维矩阵，
2025-01-09 09:51:33
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原创 2024年pytorch小土堆学习笔记1（summarywriter与图像处理）
据我个人的理解就是画图的，可以看到每一次的步数那么就让我们画两张图第一步：导入第二步：设定赋值与相关文件存在位置（看注释）第三步:画一个简单的图y=2x相当于i从1执行到了100，然后这个图的标题是y=2x,y轴的输入是2*i,x轴的输入是i第三步附加1：显示你的图片（PIL格式的）第四步：关闭第五步：看一下你的图像（注意注释）
2025-01-02 04:12:45
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原创 2024年pytorch小土堆学习笔记（2024.12.31）
首先对于小土堆视频1的aconda可以直接安装最新的（兄弟们加油）（理论上整个过程都不会卡顿，如果发生卡顿，这玩意是外国软件emmm...）
2024-12-31 03:51:20
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原创 pycharm与conda？
配置conda，首先看上图，选择custom environment，然后记住了一定要选择Scripts文件夹下的conda.exe而不是和小土堆一样的python，然后点reload environment ，如果发现create点不了你就点一下base conda按钮再点回 custom environment，就可以create了。小土堆的第二个视频，新版的pycharm如何。
2024-12-31 03:15:23
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原创 torch.cuda.is_available(),false 怎么办？
在我学习改视频的第一章就有点问题就是torch.cuda.is_available(),false ，我寻思我明明有显卡咋会false，然后我就自己开始鼓捣了。
2024-12-30 22:49:18
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原创 关于如何实现STM32cubemx-protues-oled
经过数以十次的尝试，我发现当我cubemx选择i2c时无论咋选都是实现不了的，那么经过我多方搜索发现当用软件I2C可以实现。（我用的是STM32F103C8T6）
2024-12-25 02:01:32
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原创 华清远见的联网
尝试tftp命令（tftp -g -l a.txt 192.168.50.238(板卡)）利用ifconfig eth0 192.168.50.233（板卡）改变板卡端网络ip。利用sudo ifconfig ens33 192.168.50.238改变虚拟机ip。设置虚拟机的有线连接（注意要将虚拟机连接改为此次设置的）利用ifconfig -a（板卡端）查看所有网络连接服务。烧入linux程序后等待开机自启动（那5s不用管）命令minicom -D /dev/ttyUSB0。利用minicom连接板卡。
2024-04-20 12:40:19
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原创 STM32MP157运行C语言程序
说白了就是你直接用PC端gcc编译的程序，在你的板卡端是运行不了的，你可以用arm-linux-gcc才能运行在板卡端。
2024-04-10 10:36:52
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微信小程序答题图片题
2023-04-28
如何从零开启计算机视觉
2022-10-27
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