<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[PhilharmyWang的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/PhilharmyWang</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; PhilharmyWang]]></copyright><item><title><![CDATA[Colab中下载文件夹到本地电脑/Google Drive]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/PhilharmyWang/article/details/129321149</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/PhilharmyWang/article/details/129321149</guid><author>PhilharmyWang</author><pubDate>Fri, 03 Mar 2023 15:31:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[在Colab中下载文件夹到本地电脑]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[（日常搬砖）voc(xml)格式的标注转换为coco（json）格式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/PhilharmyWang/article/details/122087792</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/PhilharmyWang/article/details/122087792</guid><author>PhilharmyWang</author><pubDate>Wed, 22 Dec 2021 16:01:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[目前手里的数据集都是xml的标注格式，无法直接在detectron2中作对比试验。
detectron2官方文档给出了自定义数据集的注册方案，需先将其转换为coco的.json格式。
爬了很多坑，找了很多代码，终于找到了能用的。
开整！！
代码如下：
import os
import argparse
import json
import xml.etree.ElementTree as ET
from typing import Dict, List
from tqdm import tqdm
impor]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[（日常搬砖）数据集标注格式转换：txt转xml（VOC格式）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/PhilharmyWang/article/details/122081455</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/PhilharmyWang/article/details/122081455</guid><author>PhilharmyWang</author><pubDate>Wed, 22 Dec 2021 15:38:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[提前声明一下，本文转换的txt格式的标注为openimg的txt标注，txt里面的内容如下：
Rifle 205.599744 405.500823 1023.2002560000001 644.642271
第一个为类别名。
而darknet使用的txt标注内容如下：
1 0.56171875 0.49953703703703706 0.10885416666666667 0.20833333333333334
darknet中的类别名改为0，1等数字代替。
二者的目标框的标注形式不一样，不可混用。
本文]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[（日常搬砖）ubuntu18.04风扇断断续续响，提示 ‘GPU fan error‘]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/PhilharmyWang/article/details/122004184</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/PhilharmyWang/article/details/122004184</guid><author>PhilharmyWang</author><pubDate>Fri, 17 Dec 2021 20:14:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[问题描述
最近在Ubuntu上使用Nvidia GPU训练模型的时候，没有问题，过一会再训练出现非常卡顿，使用nvidia-smi查看发现，显示GPU的风扇和电源报错。
解决方案
在nvidia论坛有人给出了解决方案，即问题的根源可能是风扇转速不足使GPU过热导致的。
首先开启GPU的persistent mode,再设置风扇的功率，重启即可生效。其中250代表的是风扇的最大功率限制，可以将其设置为最大，这样过热的时候风扇就会自动加大功率。
sudo nvidia-smi -pm 1
sudo nvidia]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[（日常搬砖）voc等xml格式的数据集转换为yolo可用的txt格式的数据集（亲测可用）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/PhilharmyWang/article/details/121954826</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/PhilharmyWang/article/details/121954826</guid><author>PhilharmyWang</author><pubDate>Wed, 15 Dec 2021 16:28:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[在用darknet训练voc数据集时，需要将xml格式的标签转换为txt格式的标签。
同时，用自定义数据集在darknet中进行训练时，如遇到xml格式转txt格式的问题，也可用本文方法。
废话不多，开始介绍。

新建文件夹VOCdevkit,文件结构为：

├── gen_files.py
└── VOCdevkit
    └── VOC2007
        ├── Annotations
        ├── ImageSets
        ├── JPEGImages
        └─]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[(日常搬砖) ubuntu18.04 向日葵卡死/软件界面卡死]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/PhilharmyWang/article/details/121927974</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/PhilharmyWang/article/details/121927974</guid><author>PhilharmyWang</author><pubDate>Tue, 14 Dec 2021 15:22:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[解决方案（可解决大部分图形化界面卡死的情况）：
1. ctrl + alt + T 打开终端；
2. 输入指令xkill，鼠标变成一个‘x’；
3. 用x去点击想关闭的窗口。

]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【Mac OS相关】Mac OS 从终端进入u盘/移动硬盘]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/PhilharmyWang/article/details/121808362</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/PhilharmyWang/article/details/121808362</guid><author>PhilharmyWang</author><pubDate>Thu, 09 Dec 2021 10:54:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[打开终端；


输入指令：cd /, 进入系统目录；


输入指令：ls, 查看当前目录下的文件夹，确认是否有Volumes文件夹；


输入指令cd Volumes，再输入ls，即可查看当前设备的移动存储设备。


输入cd A2000，即可进入名为A2000的移动存储设备。



...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[用Open Images Dataset V6制作yolo训练数据集(darknet版本)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/PhilharmyWang/article/details/121784119</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/PhilharmyWang/article/details/121784119</guid><author>PhilharmyWang</author><pubDate>Wed, 08 Dec 2021 10:04:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[Open Images Dataset V6是谷歌开源的一个强大的图像公开数据集，里面包含约 900 万张图像，600个类别。可用于图像分类、对象检测、视觉关系检测、实例分割和多模态图像描述。
下图为该数据集的600个类别：

可在链接中预览某个类别/某个图像任务的标注框。

数据集的详细信息可参考论文：The Open Images Dataset V4: Unified image classification, object detection, and visual relationship det]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[（日常搬砖）Linux常用指令记录（更新ing）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/PhilharmyWang/article/details/121668036</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/PhilharmyWang/article/details/121668036</guid><author>PhilharmyWang</author><pubDate>Thu, 02 Dec 2021 00:32:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[用了一年多ubuntu系统，一些终端的指令真的好用。
之前一直没有做总结，都是现用现搜，太麻烦了。
在此记录一下以便日后查询使用。
更新中
注：notebook下的操作指令与此一致，只不过所有的指令前需加一个！。如ubuntu下的ls在notebook里面为!ls
1. 常见文件操作指令
ls	#列出当前目录下的文件，最常用
pwd	#显示当前所在目录
cp /a/1.txt ./b/2.txt	#将a文件夹下的1.txt文件复制为b文件夹下的2.txt文件
!mv /a/1.txt /b/	#将a文件夹下]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[（日常搬砖）python3.7内置调试器PDB]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/PhilharmyWang/article/details/121663995</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/PhilharmyWang/article/details/121663995</guid><author>PhilharmyWang</author><pubDate>Wed, 01 Dec 2021 20:48:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[Python自带一个调试器, 在Python 3.7之后甚至成为内置调试器，这就是PDB.
这是使用Python的用户需要掌握的基本技能。
掌握此法后，可在jupyter notebook等对代码进行调试。
1. 如何实现
只需以下几行代码即可实现pdb模块。
import pdb	#导入pdb包
pdb.set_trace()	#在程序中设置断点

例如，下程序为一个采用命令行参数并执行假发和减法的操作。
import pdb
import sys

def add(num1=0, num2=0):
  ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[（日常搬砖）windows下如何查看并导出文件夹目录]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/PhilharmyWang/article/details/121620185</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/PhilharmyWang/article/details/121620185</guid><author>PhilharmyWang</author><pubDate>Mon, 29 Nov 2021 21:45:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[win+r，输入cmd，回车打开cmd.exe;


输入你要打开的盘符G:，如G盘，回车打开该目录；


打开要查看并导出的文件夹，如yolov5，输入指令cd yolov5，


查看文件夹，输入tree，即可查看该文件夹的目录。


查看文件夹及文件，输入tree/f


导出目录及结构
tree &gt;yolov5.txt,只导出子文件夹到yolov5.txt;
tree /f &gt;yolov5.txt,导出目录下所有文件到yolov5.txt.




...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[（日常搬砖）windows 11 安装cython_bbox时，遇到问题‘error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. ’解决方案]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/PhilharmyWang/article/details/121612167</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/PhilharmyWang/article/details/121612167</guid><author>PhilharmyWang</author><pubDate>Mon, 29 Nov 2021 16:39:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[windows 11 安装cython_bbox时，遇到问题‘error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. ’解决方案
安装百度飞桨时，执行指令pip install -r requirements.txt，报错。
检查一下错误，发现无法用pip安装Cython和cython_bbox。
参考FairMOT | win10下cython-bbox安装的心酸之路

成功安装了Cython。
接下来尝试以下两种方案安装cython_bbox：
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[(日常搬砖)之environment.yml的使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/PhilharmyWang/article/details/120757262</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/PhilharmyWang/article/details/120757262</guid><author>PhilharmyWang</author><pubDate>Thu, 14 Oct 2021 09:36:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[(日常搬砖)之environment.yml的使用
在对github的某个项目进行本地复现时，发现一个文件夹叫conda_environment。

打开以后发现，里面有一个文件environment.yml, 打开后发现是各种包和版本。

在网上查了一下，这是一个可自动快速配置环境的脚本。
打开终端，一路cd至conda_environment所在的目录，执行指令
conda env create -f environment.yml

导出environment.yml文件测操作（待测试）：
conda]]></description><category></category></item></channel></rss>