YOLOV3 COCO数据集训练出错

最新推荐文章于 2023-10-17 15:40:16 发布
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#YOLOV3 COCO

本文探讨了网络调整功能的实现细节，特别是对resize_network函数中断言失败问题进行了深入分析。通过对源代码的逐行解读，指出了workspace_size超过特定阈值时的潜在风险，并讨论了该限制的原因及可能的影响。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

./src/network.c:402: resize_network: Assertion `0' failed


diff --git a/src/network.c b/src/network.c
index aaab799..ad3b71a 100644
--- a/src/network.c
+++ b/src/network.c
@@ -399,7 +399,7 @@ int resize_network(network *net, int w, int h)
             error("Cannot resize this type of layer");
         }
         if(l.workspace_size > workspace_size) workspace_size = l.workspace_size;
-        if(l.workspace_size > 2000000000) assert(0);
+        //if(l.workspace_size > 2000000000) assert(0);
         inputs = l.outputs;
         net->layers[i] = l;
         w = l.out_w;

车辆检测：基于YOLOv8的COCO、BDD100K与KITTI数据集训练与UI集成全流程指南
如需修改或训练 Ultralytics YOLO 模型，请联系 Ultralytics 获取授权。
06-01 212
车辆检测是计算机视觉中的一个重要任务，广泛应用于智能交通、自动驾驶、城市监控等领域。YOLOv8作为最新一代的目标检测模型，具有高精度和实时性的优势，适合部署在各种实际应用中。简介：COCO（Common Objects in Context）是一个大规模的图像识别、分割和字幕数据集，包含80个对象类别，其中包括“car”、“bus”、“truck”、“motorcycle”等车辆类别。下载地址COCO官网数据格式：COCO使用JSON格式的标注文件，需转换为YOLO格式。GitHub。
YOLOv8 训练自己的分割数据集
YOLOv8项目贡献者
11-25 1万+
如何使用YOLOv8训练分割数据集？
【YOLO初探】之 keras-yolov3训练自己数据集第二部分
12-22
该资源是我的博客《【YOLO初探】之 keras-yolov3训练自己数据集》代码的第二部分的内容。内容包括我自己训练完成的权重。加上第一、三部分的内容，就可以之家运行，请参看博客文章
Faster rcnn 训练coco2017数据报错 RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered
qq_41967963的博客
08-09 1289
Faster rcnn 训练coco2017数据报错 RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered使用faster rcnn训练自己的数据 这篇博客始于老板给我配了新机子希望提升运行速度以及运行效果 使用faster rcnn训练自己的数据 参考了很多博客，这里放上自己参考的博客链接: 利用Pytorch torchvision完成Faster-rcnn目标检测demo及源码详解. 按照上面博客里提到的步骤一步一步地进行 使用命令行进行训练
使用COCO数据集报错
qq_29631521的博客
04-05 1898
1.背景 跑深度学习的代码时，用到COCO数据集，就需要用到COCOAPI，我们按照它的requirement来，直接把PythonAPI放在相应的文件夹下，会报错ImportError:No module named 'pycocotools._mask’或ImportError: No module named 'pycocotools 2.原因 你可以进入PythonAPI目录，会发现有一个...
yolov8训练自己数据集遇到找不到yaml中路径问题
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lbwjjj的博客
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用yolov8训练自己数据集，一切准备就绪后出现下面问题。
（pytorch）如何用yolov3训练自己的数据集（亲测有效）
weixin_45266691的博客
12-16 1万+
鉴于网络上有很多用yolov3算法训练自己的数据集的教程都失效的情况下，我决定自己写一篇。在最新版的pytorch环境下训练。 首先要准备好我们自己的数据集（也就是图片），然后用我们的标注工具进行标注 1、标注工具（labelimg） Labelimg是一款开源的数据标注工具，可以标注三种格式。 1 VOC标签格式，保存为xml文件。 2 yolo标签格式，保存为txt文件。 3 createML标签格式，保存为json格式。 下载就不多说了，...
yolov5环境配置及训练coco128数据集
qq_57347782的博客
10-29 5594
yolov5搭建，训练coco128
纯小白通过服务器搭建yolov5环境训练coco数据集
qq_34885993的博客
05-07 4009
#服务器和电脑的差别 https://zhuanlan.zhihu.com/p/162938209 https://zhuanlan.zhihu.com/p/166335427 从用途来看；服务器是主机通过安装各种程序，长期稳定接受互联网访问，提供各式各样服务的工具，长期、稳定、开放是它显著的特点。 从安装系统来看；服务器有着专门的系统，比如Windows系统有Windows2003/2008/2012/2016/2019各种版本，Linux系统也有Ubuntu、centos、redhat等版本，还
【YOLOv3从头训练 数据篇】
weixin_44715117的博客
03-05 3680
YOLOv3从头训练（一） 数据篇前言数据下载数据可视化标签生成生成训练路径文件结语 前言 最近在忙着怎么从头实现YOLOv3，从网上找了很多教程，也在GitHub上面找到了挺多的代码的，有些能看懂有些看不懂，看不懂的原因有两个，一个是自己太菜了，对pytorch的使用不熟悉；另一个是自己太菜了，YOLO系列的论文只读个大概，读过之后又忘记了，一些实现细节自己也不会。 看网上的代码以及视频，大多是从YOLOv3的代码和结构开始，很少有讲到关于使用的数据集和标签是怎么得来的。一开始看B站上面的大佬敲代码的时候
利用COCO API测试自己数据集训练的YOLOv3模型的mAP（VOC格式数据集）
weixin_44481086的博客
01-12 5034
目录前言工具步骤安装darknet获取自己模型的.weight文件（将.h5文件转换成.weight文件）安装darknet 前言 对于不同数据集mAP值的计算方法不同，VOC2007提出了利用11个recall值来计算AP，而在2010之后使用了所有数据点来计算AP。COCO数据集采用的计算方式更加严格，它计算了不同IOU阈值和物体大小下的AP值，再取平均值。 本文参考了利用COCO API评估YOLOv3模型mAP的相关文章，这里总结了如何评估自己训练出的yolov3模型的mAP，其中自制数据集参考了V
yolov3_coco.ckpt.rar
08-11
该资源是训练好的yoloV3的模型，下载该资源并放置到准确位置，即可运行官方demo，为了大家方便下载，故上传。
The Dark Net
08-14
关于暗网的入门性介绍, 关于人文和科技的矛盾与相互促进约束讲的很有意思
caffe_train安装以及COCO数据集的训练
03-02
caffe_train安装以及COCO数据集的训练
YOLO源码（Darknet源码）解读（network.c）
Enjoy Coding
04-18 4970
network.c#include <stdio.h> #include <time.h> #include <assert.h> #include "network.h" #include "image.h" #include "data.h" #include "utils.h" #include "blas.h" #i
验证性试验：yolov3训练coco数据集
qq_33074561的博客
08-23 1万+
Yolov3 中作者列出了使用coco数据集训练的数据结果，其中显示在输入图片大小为416x416的时候，模型的mAP大小为31%，当输入图片大小为608x608的时候，模型的mAP达到33%，论文中结果截图如下：     我们做了个实验，目的是验证当我们自己训练的时候能否达到论文中的给出的结果，判断我们平时训练的方法是否有问题。 这里使用了3块TITAN X显卡进行实验，batch设...
YOLOv3训练自己的检测模型
02-01 3768
原文出处: https://blog.xugaoxiang.com/ai/yolov3-train-custom-detector.html 软硬件环境 Intel® Xeon® CPU E5-1607 v4 @ 3.10GHz ubuntu 18.04 64bit GTX 1070Ti 8G/32G darknet git version cuda 8.0 opencv 3.4.3 minic...
Floating point exception
Mrknowledge
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Question: linux下程序刚一运行就报错：Floating point exception。 使用gdb跟踪，在main设置断点，可是刚run起来就出错，连断点没有停止，估计不是程序里面的问题，是不是库的链接问题? Answer: Floating Point Exception: 由于使用高版本的gcc glibc 编译后在低版本的glibc上运行导致. gcc现
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ZONGXP的博客
11-26 1万+
0 背景 Tensorflow官方目标检测给出了SSD、Faster rcnn等预训练模型，但没有给yolov3的预训练模型，但有热心的人已经实现了基于tensorflow来复现yolov3的算法，本文对该代码的训练测试流程做一介绍。 代码起源于YunYang1994的tensorflow-yolov3，后续类似的代码都是基于他进行的修改。我们今天介绍的Byronnar实现的tensorflo...
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03-09
嗯，用户问的是YOLOv8训练数据集的地址表示方法，我需要详细解释两种方式。首先，得确认用户可能是在使用YOLOv8进行目标检测训练，需要配置数据集路径。这时候通常会用到YAML文件，比如data.yaml里的路径设置。 第...
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