<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[fjlaym的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/fjlaym</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; fjlaym]]></copyright><item><title><![CDATA[YOLOv5系列 2、使用yolov5识别自己的数据]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/fjlaym/article/details/124036920</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/fjlaym/article/details/124036920</guid><author>fjlaym</author><pubDate>Fri, 15 Apr 2022 14:48:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[YOLOv5系列 1、制作自己的数据集

文章目录YOLOv5系列 1、制作自己的数据集前言一、下载yolov5源码二、测试下载模型三、训练自己的数据集总结

前言
之前在上一篇blog中记录了如何制作自己的数据集，这篇主要是使用yolov5跑通并训练自己的数据集，环境是window10，pytorch1.7，cuda10.1。

一、下载yolov5源码
首先，需要从GitHub上下载yolov5的源码文件，下载后直接解压到自己想安装的地方即可。还有这个源码里面没有yolov5的权重文件，权重文件需要单独]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[YOLOv5系列 1、制作自己的数据集]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/fjlaym/article/details/123992962</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/fjlaym/article/details/123992962</guid><author>fjlaym</author><pubDate>Wed, 06 Apr 2022 17:39:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章目录前言一、下载Labelme二、Labelme使用步骤1.打开Labelme2.Labelme标记数据集3.保存为json格式三、json格式转换为txt格式四、建立自己的Yolov5数据集

前言
本文所使用的Yolov5为6.1版本，所用为GPU版（亲测CPU也一样能跑，只是速度会慢很多），使用的环境是torch1.7.1+cuda10.1。

一、下载Labelme
Labelme的安装很简单，如果想直接安装就直接在命令行中：
pip install labelme

如果是想把labelme.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[OSError: [WinError 1455] 页面文件太小,无法完成操作]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/fjlaym/article/details/123869405</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/fjlaym/article/details/123869405</guid><author>fjlaym</author><pubDate>Thu, 31 Mar 2022 13:53:42 +0800</pubDate><description><![CDATA[场景：
使用Yolov5的6.1版本，在使用cpu版本的pytorch训练是可以的，改成gpu训练自己的数据集，训练几次后突然报这个错误。

解决办法
网上搜索了一下，大致有三种方法：
一、重启pycharm （试了没用）
二、修改num_workers（有点用）
这个参数在utils/datasets.py文件下，设置num_workers=0，如下：
return loader(dataset,
                  batch_size=batch_size,
             ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[C/C++/Python实现水仙花数（daffodil）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/fjlaym/article/details/109343977</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/fjlaym/article/details/109343977</guid><author>fjlaym</author><pubDate>Wed, 28 Oct 2020 21:18:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[C/C++实现水仙花数（daffodil）
题目：输出100~999中所有的水仙花数。若3位数ABC满足ABC=A3+B3+C3ABC=A^3+B^3+C^3ABC=A3+B3+C3，则称其为水仙花数。例如 153=13+53+33153=1^3+5^3+3^3153=13+53+33，所以153是水仙花数。
C++代码
#include&lt;stdio.h&gt;
#include&lt;math.h&gt;
int main()
{  
	int x,a,b,c;
	for(x=100;x&lt;=9]]></description><category></category></item></channel></rss>