经过尝试后,依然map等数据均为0 ,然后想起来图片大小是200*200,于是就修改了img-size,成功运行!
测试了将size 设置为100 ,依然不能运行,应该是这个数据要和图片大小符合或者更大才行。

到这里就基础的错误都解决啦。然后就可以开始进行各种改进,在runs,里面就可以看到各种数据啦。
result.png就是看损失函数是否收敛了,这里就可以尝试增加epoch次数,看收敛情况。

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经过尝试后,依然map等数据均为0 ,然后想起来图片大小是200*200,于是就修改了img-size,成功运行!
测试了将size 设置为100 ,依然不能运行,应该是这个数据要和图片大小符合或者更大才行。

到这里就基础的错误都解决啦。然后就可以开始进行各种改进,在runs,里面就可以看到各种数据啦。
result.png就是看损失函数是否收敛了,这里就可以尝试增加epoch次数,看收敛情况。

鲁班猫5实战:从零部署YOLOv12目标检测模型
本文详细记录了在鲁班猫5开发板上部署YOLOv12目标检测模型的完整实战流程。从模型准备、ONNX格式转换,到利用RKNN-Toolkit2进行模型量化与转换,再到鲁班猫5板端环境配置与推理代码优化,提供了详尽的步骤、核心脚本和常见问题解决方案,旨在帮助开发者高效完成嵌入式AI模型部署。
修改yolov5的输入图像尺寸为指定尺寸
yolov5支持两种训练方式: 加入指定输入img-size为640 square (w==h) 如 输入为 [b, c, 640, 640], 可以使用mosic数据增强方式增强图像 rect(scale): 如 输入为 [b, c, 640, 512], 其中512为短边放缩以后的尺寸(补充到32的倍数) 但是不支持mosic数据增强方式 但是有的时候在实际项目使用中,可能会涉及到需要同时指定输入图像的长和宽,因为对yolov5代码做一些修改以适应于项目需求。 修改后的代码如下: ....
使用YOLOv8实现扑克牌精准识别与记录系统
本文提出的基于YOLOv8的扑克识别系统通过多重技术创新解决了重复识别和记录不准确问题: 1. 采用空间聚类算法消除单帧重复检测 2. 设计多帧验证机制确保记录准确性 3. 结合DeepSORT实现跨帧目标追踪 4. 优化模型结构提升实时性能 系统在测试中达到94.5%的识别准确率,重复错误率降至1.2%,可满足专业级扑克识别需求。
YoloV5 训练长方形图像
YOLO训练长方形图像
图片尺寸自适应算法
NULL 博文链接:https://superwulei.iteye.com/blog/580318
手把手教你学Simulink——基于Simulink的轮毂电机独立驱动转矩矢量分配
阐述了轮毂电机独立驱动的核心价值与转矩分配的必要性在 Simulink 中实现了完整的“上层稳定控制 + 下层最优分配”架构对比了三种分配策略在极限工况下的性能差异提供了工程落地的关键考量特斯拉 Cybertruck(后轮双电机矢量控制)Rivian R1T(四电机坦克掉头)宝马 iX(精准牵引力控制)核心思想“以软件定义底盘,以算法驾驭动力;化四轮之独立,为整车之协同。—— 让汽车在极限边缘依然从容不迫。
YOLOV5详解
首先YOLOV3/V4/V5都是根据训练的数据集来生成anchor, 就是在训练之前用一个独立的程序去计算Anchor, 但是还不够好因为自动生成的anchor是拿来整个数据集去做的,但是我们知道目标检测训练的时候是分batch训练的, YOLOV5这边把这个功能嵌入到训练的流程中, 也就是说YOLOV5每一个batch会生成一次anchor更加贴近我们的数据集。
PyTorch版Unet训练后别只看loss:手把手教你计算并可视化多类别语义分割的mIoU(附完整代码)
本文详细介绍了在PyTorch中使用Unet模型进行多类别语义分割后,如何计算和可视化mIoU(mean Intersection over Union)以全面评估模型性能。通过完整的代码示例和实用技巧,帮助开发者从loss优化转向更精准的区域分割评估,特别适用于医学图像分析等关键场景。
【Yolov系列】Yolov5学习(一)补充1.1:自适应锚框计算
Yolov5中自适应锚框计算
Win10 IPv6 远程桌面连接(小米路由器)
背景 由于家里是移动网,且懒得向运营商要公网IPv4,所以想着用IPv6试一下。 家里的环境是这样的: 宽带用的是移动的,没有公网IPv4,但经过测试发现IPv6是公网的 上网通过光猫拨号,而不是通过路由器 路由器是小米AC2100 光猫更改为桥接模式 路由器必须要通过PPPoE拨号,如果是光猫拨号,那么要找对应的维护人员辅助你把光猫改成桥接模式。通过PPPoE拨号路由器就能够拿到公网的IPv6网段,也就可以给底下的其他服务分配公网IPv6了。而如果是光猫拨号,那么只有路由器可以拿到公网的IP。其他的设
MPU6050 加速度计和陀螺仪传感器与 Arduino 的接口
虽然该模型并不能准确代表现实世界中加速度计传感器的构建方式,但它通常有助于理解为什么加速度计的输出信号通常以 ±g 为单位指定,或者为什么加速度计在静止时在 z 轴上的读数为 1g,或者在不同方向上您可以期望得到什么样的加速度计读数。该模块的核心是低功耗、低成本的 6 轴运动跟踪芯片 MPU6050,它将 3 轴陀螺仪、3 轴加速度计和数字运动处理器 (DMP) 集成到一个 4mm x 4mm 的微型芯片中。小时候,科学博览会上的陀螺仪总是让我们感到惊讶,因为它们以奇怪的方式移动,甚至似乎违背了重力。
关于Yolov5在测试时,图像大小被调整的问题
关于Yolov5在测试时,图像大小被调整的问题
比利时风电光伏负荷一体化数据集解析与应用
本文深度解析了由比利时输电系统运营商Elia集团提供的风电光伏负荷一体化数据集。该数据集整合了负荷、风电与光伏出力数据,并包含多时间尺度的官方预测值,时间跨度长达四年,是研究能源转型、构建电力预测模型及分析电网运行的宝贵资源。文章详细介绍了数据价值、字段含义、实战应用场景(如预测模型基准测试、风光互补性分析)以及数据处理指南,为相关领域的研究与开发提供了高质量数据基础和实践参考。
YOLOv5初级问题与报错汇总
新手配置yolov5时可能会遇到的一些问题的汇总以及解决方法的集合。是根据大佬的教学补充使用的,没有体现的问题可能在大佬处已经给出了解答。
手把手教你ensp仿真搭建校园网(含防火墙及无线网络)系列(一)校园网核心交换机配置
本系列博客将带你从零开始,使用 华为 eNSP(Enterprise Network Simulation Platform) 仿真搭建一个完整的校园网络,涵盖 核心层、汇聚层、接入层、防火墙安全策略、无线AC+AP组网 等实战场景。无论你是网络初学者还是希望深化实战经验的工程师,都能通过本教程掌握企业级网络的规划、配置与排错技巧。
YOLOv11改进 | 网络结构代码逐行解析(二) | yolov11中的Mosaic增强详解
本文给大家带来的是YOLOv10中的Mosaic增强代码的详解,可能有部分人对于这一部分比较陌生,有的读者可能知道Mosaic增强但是不知道其工作原理,具体来说Mosaic增强就是指我们的数据集中的图片在输入给模型之前的一个处理过程(我们的图片并不是直接就输入给模型了,大家的训练结果中的结果检测图片大家可以看到数据集中多个图片会组合在一起这就是简单的Mosaic增强),下面我就来讲解一下其在YOLOv10中工作原理和代码定义,下面图片为一个Mosaic增强后的图片。。
使用u版YOLOv5遇到的Bug
使用u版YOLOv5遇到的Bug 1.使用摄像头进行检测时,遇到以下问题。 错误原因: 根据提示在代码中找出错误处,在detect.py中的118行 cv2.imshow(p,im0) 通过断点调试,其中的p的类型为PosixPath,比较v3中相同代码处此处的p类型为str 解决方案: 在这行代码前添加: p=str§,将其转换为str类型。最先找到原因也是在网上搜到相关博客添加链接描述 ...
避坑指南:新手爬百度图片3个致命错,改完批量保存本地(亲测有效)
新手爬百度图片的核心是“绕开静态HTML,抓准API接口+处理反爬+提取原图”,改完本文提到的3个核心错,就能稳定批量保存高清图片。这套思路可复用在其他图片网站(如必应图片、360图片),只需修改API接口和参数即可。如果想进一步优化,可添加代理IP池、多线程下载(新手不建议,容易触发反爬)、图片去重等功能!
RKNN YOLOv5 部署踩坑记录:从段错误到 reshape 错误的完整排查过程
📌1. 输入 layout 与模型一致(通常 NCHW)📌2. 输出 layout 可能变成 NHWC(RKNPU 会优化)📌3. NUM_CLASSES 必须与 RKNN 模型真实值一致(根据输出通道推断)这一系列坑排查下来,终于做出来了。记录一下怎么用rk3568连接wifi,命令记不住,所以也写在后面了,方便找。
华为的C语言编程规范.pdf
华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
Ubuntu下编译yolov5出错
文章目录前言一、源码下载二、服务器环境三、使用步骤1.模型转换pt->wts2.编译:3.模型转换wts->engine:4.c++推理:5.python推理:四、错误记录1.cmake 时出错2.make编译时错误3.make编译时出错总结 前言 近期,在Ubuntu下用TensorRT推理YOLOV5代码时,出了以下错误,故写本文来记录一下 一、源码下载 YOLOV5:这里 tensorrtx: 这里 注意他们的版本一定一定一定要配套 为保险起见的话也可以在tensorrtx下的yo.
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/
yolov5模型ncnn转换学习
教程1 NCNN Yolov5 Android apk开发记录 https://zhuanlan.zhihu.com/p/266130778 pytorch代码: 运行测试: python detect.py 生成onnx: python export.py 安装 pip install onnx-simplifier 精简onnx: python -m onnxsim yolov5s.onnx yolov5ssim.onnx (官方yolov5 pytorch) https://github.co
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
YOLO-YOLOV5训练自己模型过程记录
不过都先不急,下一步先去学会如何看训练效果的文件吧,看看这轮的模型到底怎么样在说别的,不能盲目的再走了。yaml的作用在于将要训练的数据集文件结构位置以及具有的类别,知会给yolov5模型,所以在yolov5项目下的data文件夹中新建自己的yaml文件。选择好路径,因为我的数据集图片过少(2365张,35类),所以增强后要与原先的图片混在一起,所以初始编号设置为2366。不过打开tensorborad界面,显示出错,仔细看了下,是该指令指定的文件路径并不能在python所在位置找到,。
labelGo使用错误记录
记录下使用labelGo半自动标注工具出现的错误
opencv cuda加速编译后调用python接口后报错ImportError: DLL load failed while importing cv2记录
##opencv cuda加速编译后调用python接口后报错ImportError: DLL load failed while importing cv2记录 我的环境: windows10 python3.8.5 cuda10.2 cudnn7.6.4 vs2017 结合以下两篇文章对CMAKE进行了配置(A篇中也分享了两篇博客): A篇 B篇 用vs2017生成后,python的site-pakages里并没有生成cv2的目录,则使用A篇中的在opencv生成目录中的python_loader中
导致yolov5训练失败的小bug
记录一下自己遇到的问题 1 自己修改的dataset.yaml文件格式错误(我用的是voc格式) 每个“ :”后面一定要空一格,格式错误很难看出来!!! # Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..] #path: ../data train: # train images (relative to .
Win10+YOLOv3完整安装过程(自己运行了)
安装GPU的可以参考 https://www.cnblogs.com/codeit/p/13253449.html 最近了解并尝试在Win10安装YOLOv3,参考了十几篇文章,发现每个人都有自己的安装方式,最初尝试用cmake编译,虽然安装完成,坑非常多,经2天努力终于安装成功,分享并记录自己的安装过程,供大家参考。 系统:Win10 显卡:GeForce RTX2070 with Max-Q Design 其它:CUDA10.2,cuDNN7.6.5,VS2019,OpenCV3.4.0(opencv版
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