Zpadger-优快云博客

使用Faster RCNN训练自己的数据集，过程不太顺利，踩坑数次，所以把流程记录一下。所使用的代码版本：faster-rcnn.pytorch1.源码及环境配置原Github版本使用的Pytorch==0.4.0，但是看了网上的博客记录这个版本有较多错误无法解决，建议使用Pytorch==1.0.0及以上版本；源码Pytorch0.4.0版源码：https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch.gitPytorch1.0.0版源码：https

2021-05-12 22:51:33 16093 22

原创解决“测试TensorRT安装过程中download_pgms.py报错”问题

问题描述尝试使用TensorRT对yolov5模型推理加速，首先进行安装，参考博客已经写的很详细了：Ubuntu1804+CUDA10.0安装TensorRT7对了，在更改环境配置的时候还添加了CUDA和cuDNN：vim ~/.bashrc# tensorrt cuda and cudnnexport CUDA_INSTALL_DIR=/usr/local/cudaexport CUDNN_INSTALL_DIR=/usr/local/cudasource ~/.bashrc

2021-05-06 11:42:51 1090

原创解决“ImportError: cannot import name imsave“问题

问题描述今天在跑一个Github两年前代码的时候出现报错：from scipy.misc import imsaveImportError: cannot import name 'imsave'但是检查过后发现自己已经安装了scipy模块，通过检查scipy的内部函数模块时发现没有imsave等函数import scipy.miscprint(dir(scipy.misc))搜索之后发现是scipy版本的原因：在scipy 1.3之后，scipy.misc.imread\i

2021-04-28 15:33:37 2620

原创解决“Pytorch中指定GPU跑程序”问题

问题描述在用别人的代码跑实验时候，需要指定GPU来跑，但是代码里面又没有给GPU编号相关参数。解决方法简单粗暴，直接在开头指定CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py同时这也是官方建议的方法...

2021-04-28 09:09:41 436

原创解决YOLOv5“test.py”最后输出值为0的问题

问题描述在用yolov5跑实验的时候，训练完成之后要测试算法模型的mAP等参数，但是在实验室服务器跑测试的时候发现最后输出结果(Targets/P/R/mAP@.5/mAP@.5:.95)为0，而且网上关于yolov5 test.py的解释很少，所以只能自己踩坑了。python test.py --weights ./weights/best.pt --data ./data/test.yaml --batch-size 16 --device 0解决方法后来发现是路径的问题，将其改为

2021-04-18 18:48:34 3998 5

原创解决“CUDA out of memory.”问题

问题描述今天在跑实验的时候，将网络模型改得更加复杂了，出现内存不够的报错提示：RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 1.22 GiB (GPU 1; 14.76 GiB total capacity; 2.65 GiB already allocated; 1.22 GiB free; 3.69 GiB reserved in total by PyTorch)16GB的GPU都不够用了......解决方法将batch

2021-04-15 22:42:38 3166

原创解决“Could not find a version that satisfies the requirement torch...”问题

问题描述今天在跑实验创建虚拟环境deepsort配置Pytorch的时候，首先创建了虚拟环境，但是没有指定Python版本，按照网上博客的顺序执行了该指令pip install torch==1.6.0+cu101 torchvision==0.7.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html然后出现了报错Collecting torch==1.6.0+cu101 Could not find a vers

2021-04-11 16:29:12 10988 1

原创解决“Missing dependencies for SOCKS support...”问题

问题描述今天在使用pip和conda指令安装包的时候报错：“Missing dependencies for SOCKS support...”解决方法后来发现是自己翻墙开了代理，将代理关闭即可

2021-04-10 21:48:40 868

原创解决“TypeError: can‘t convert cuda:0 device type tensor to numpy. ......”问题

问题描述在训练Pytorch模型的时候，报错Traceback (most recent call last): File "train.py", line 469, in <module> train(hyp, tb_writer, opt, device) File "train.py", line 347, in train save_dir=log_dir) File "/home/xxx/Detection/test.py", line 176,

2021-04-10 21:46:08 92234 56

原创解决“ImportError: cannot import name ‘_validate_lengths‘”问题

问题描述在运行程序的时候报错：Traceback (most recent call last): File "demo_heat_map.py", line 2, in <module> import heatmap File "/home/xxx/PycharmProjects/ObjectDetection/Dataset_Build/heatmap-master/heatmap/__init__.py", line 1, in <module>

2021-04-07 10:30:48 981

原创解决“ImportError: libgthread-2.0.so.0”问题

问题描述在实验室服务器Ubuntu16.04的Docker中跑YOLO代码的时候，在import cv2的时候出现报错：ImportError: libgthread-2.0.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory解决方法apt-get update apt-get -y upgrade pip install python-opencvapt-get install python-tk

2021-03-16 10:30:50 7187

原创解决“ImportError: libGL.so.1”问题

问题描述在实验室服务器Ubuntu16.04的Docker中跑YOLO代码的时候，在import cv2的时候出现报错：ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory解决方法apt updateapt install libgl1-mesa-glx...

2021-03-16 10:20:23 1441

原创解决“E505:“/usr/bin/yum“ is read-only(add ！to override)”问题

问题描述使用yum安装wget的时候报错，搜索一番后知道是yum和Python是依赖关系，yum是python的模块，需要更改Python的版本。需要进入到“/usr/bin/yum”目录文件下将首行Python的版本改为2.7。但是在在更改过程中发现报错，“该文件是只读文件（需要使用！重写）”。解决方法1.首先要强制退出:q!2.退出后再执行:sudo !!3.再次编辑内容vim ......4.最后保存即可:wq!...

2021-03-15 11:34:11 4327

原创史上最详细解决“搭建GPU版Pytorch Docker镜像”教程

CUDA版本对应的Pytorch版本搭建GPU版本的Pytorch Docker镜像了解并安装完Docker之后，来配置安装GPU版本的Pytorch Docker镜像。1.拉取基础的操作系统镜像关键命令：docker pull 具体指令：docker pull nvidia/cuda:10.1-cudnn7-devel-ubuntu16.04操作完成之后，使用docker images命令查看当前docker中存在的镜像：可以看到第一行就是所拉取的镜像，该镜像中已经安.

2021-03-15 11:25:14 4896

原创解决“RuntimeError: expected backend CUDA and dtype Float but got backend CUDA and dtype Half”问题

问题描述在运行Gituhub程序的时候，出现报错......y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i].to(x[i].device)) * self.stride[i] # xyRuntimeError: expected backend CUDA and dtype Float but got backend CUDA and dtype Half解决方法经过网上搜索相关博客之后，发现可能是Pytorch的版本问题

2021-02-23 12:06:06 1663 1

原创配置服务器CV实验环境之缺啥装啥

1.Anaconda是肯定要装的2.使用conda新建虚拟环境3.安装Pytorch4.安装tensorboard5.安装cv2安装指令pip install opencv-python6.安装matplotlib安装指令pip install matplotlib7.安装yaml安装指令pip install pyyaml8.安装scipy安装指令pip install scipy7.安装tqdm安装指令

2020-12-08 17:55:56 244

原创解决“tensorboard报错”问题

问题描述在运行程序代码的时候，遇到如下报错信息：Traceback (most recent call last): File "/home/zpj/anaconda3/envs/smart_construction/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/tensorboard/__init__.py", line 2, in <module> from tensorboard.summary.writer.record_write

2020-12-08 17:12:50 1506 2

原创向Linux服务器传输文件

常用方法SCP传输指令scp /home/xxx/xxx.xx xxx@xxx.xxx.xxx.xxx:/home/xxx/xxxx_xxx/xxxx/scp前面路径为所要传输文件的本地路径，后面为服务器IP地址和目的路径记住本指令要在本地终端中运行而非服务器终端中运行其他查看文件路径方法1.右键点击“属性”2.将文件拖拽到终端中即可3.在所在文件目录终端输入pwd...

2020-12-08 16:51:53 445

原创在Linux服务器上安装Pytorch1.5.1版本

在跑Github某个项目的时候，发现环境配置要求Python >= 3.7Pytorch == 1.5.x目前官网上安装，默认是1.7.0版本的安装Pytorch1.5.1版本指令pip install torch===1.5.1 torchvision===0.6.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://pypi.douban.com/simple采用豆瓣源安装速度还是

2020-12-08 16:06:18 1580 1

原创解决下载Github项目速度过慢的问题

问题描述如果选择从Github官网直接下载项目，下载速度很慢，基本在几十KB/s，有时较大的项目还会下载失败。解决方法使用码云（Gitee）作为跳板中转一下具体步骤1.申请一个码云账号，码云官网，最好绑定自己的Github账户2.点击右上角自己头像左侧的新建仓库的“加号+”，选择 “从GitHub/GitLab导入仓库” 菜单3.在“导入仓库”中填写位于GitHub上你想clone的仓库地址并点击导入按钮，码云会克隆出一份一模一样的项目4.复制码云上的项目地址，将项目...

2020-12-08 11:08:35 337

原创解决“The channel is not accessible or is invalid”问题

在上篇博文写到为conda添加清华源镜像之后，使用conda安装pytorch报错conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch网上查询之后发现是conda没有给清华源授权，所以服务停止404了，换用pip安装即可pip install torch torchvision...

2020-12-07 17:01:12 5623

原创为Linux服务器conda添加清华镜像

清华镜像使用帮助在服务器中使用conda下载Pytorch的时候，速度非常慢，所以想添加清华镜像加快下载速度，但是网上一般的修改配置文件的方法，需要获取sudo权限，在服务器中又没有该权限，只能一项项添加镜像的channel了添加前，查看conda信息conda info添加方式#channel_aliasconda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda#default_cha

2020-12-07 16:26:27 3591

原创 Linux服务器安装Python3.7.5心路历程

由于程序运行环境要求，需要在Linux服务器上安装Python3.7.5服务器已经预先安装了Python2和Python3python --version查看python2版本python3 --version查看python3版本1.获取下载地址Python安装包目录，根据需要选择不同版本的python安装包，更改版本号即可在命令行中输入，下载安装包wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.5/Python-3.

2020-12-07 11:43:09 896 1

原创在Linux服务器上安装Anaconda步骤

在本地访问Anaconda官方网址，获取linux版本的Anaconda下载地址右键选择Linux下Python3.8第一个链接，复制链接，在命令行中输入wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh等待下载完成下载完成之后，输入指令ls可以找到安装包此处如果执行执行该安装包，会因没有权限而失败～S ./Anaconda3-2020.11-Linux-x86_6

2020-12-07 10:20:25 3559

原创解决“WARNING: REMOTE HOST IDENTIFICATION HAS CHANGED!”问题

问题描述之前实验室的服务器被黑客攻击过，又重装了系统，现在重新申请了账户密码要远程登录时报错xxx@xxx:~$ ssh xxx@xxx.xxx.xx.xxx@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@ WARNING: REMOTE HOST IDENTIFICATION HAS CHANGED! @@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@@

2020-12-02 10:35:57 310

原创 Ubuntu 18.04 安装labelImg与使用

首先，从labelimg官网上下载labelimg压缩包。下载到指定位置，解压缩后，进入labelimg-master文件夹。在文件夹中打开终端，按照官网给的操作步骤输入指令即可：Python 3 + Qt5 (Recommended)sudo apt-get install pyqt5-dev-toolssudo pip3 install -r requirements/requirements-linux-python3.txtmake qt5py3python3 labelIm

2020-11-04 09:49:20 3258 1

原创 Ubuntu 18.04安装OpenCV

系统:Ubuntu18.04/CUDA10.0安装:OpenCV 3.4.01.下载源码OpenCV官网：https://opencv.org/github地址: https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/3.4.0下载链接2.安装依赖首先看官方的安装说明，这个非常有必要，官方写的比较好，基本按照官方说明进行操作就可以了。官方编译安装说明：https://docs.opencv.org/3.4.1/d7/d9f/tutoria

2020-10-05 21:08:18 1340 3

hardhat-detector.rar

安全帽是各行各业安全生产工作者必不可少的安全用具，通过正确佩戴安全帽不仅可以防止和减轻各种事故的伤害，而且保障了工作者的生命安全。为了防止因未戴安全帽导致的安全事故，安全帽佩戴检测成为了监督工作者佩戴安全帽的利器。基于深度学习的安全帽检测算法，采用Tensorflow语言，供相关研究人员进行研究学习！

2019-11-20

DDA算法实验报告

DDA算法，是计算机图形学中一种基于直线的微分方程来生成直线的方法，由于有浮点数运算与取整，该算法不利于硬件实现。

2018-03-06

计算机图形学PPT重点

计算机图形学PPT重点，期末考试复习计算机图形学必备学习资料。

2018-03-06

Direction-Change Features of Imaginary Strokes

We found suitable direction-change features of the imaginary strokes in the pen-up state for on-line handwritten cursive character recognition. Our method simultaneously uses both directional features, otherwise known as off-line features, and direction-change features, which we designed as on-line features. The directional features express where and in which direction each character’s coordinates exist. The direction-change features express where and in which direction each direction of the character’s coordinates change, and express where the circular parts of the character exist. These direction-change features express both written strokes in the pen-down state and unwritten imaginary strokes in the pen-up state. It is important to get suitable direction-change features when using this method. We tried to examine the influence on character recognition rates when changing the functions used to get each direction-change feature based on the imaginary stroke lengths. Then, we found that the best function is the function which puts no weight on the imaginary stroke lengths. The recognition rate for freely-written Japanese characters was improved from 82.37% to 86.32 % by our new method using the best function as opposed to our old method using a function which gets each direction change feature in inverse proportion to the imaginary stroke lengths.

2018-03-05

空空如也

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