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SlowFast Networks for Video Recognition用于视频的慢速网络Abstract（摘要）我们提出用于视频识别的SlowFast网络。我们的模型涉及 以低帧速率操作的慢速路径，捕获空间语义 以高帧速率操作的快速路径，以精细时间分辨率捕获运动。 通过降低其信道容量，可以使快速路径非常轻量级，并且可以学习用于视频识别的有用时间信息。模型在视频中的动作分类和检测方面都获得了强大的性能，而且我们的SlowFast概念也大量的改进。我们在没有使用任

YOLOv5训练自己的数据集文件夹前期大致结构一、创建VOCdata文件夹在VOCdata文件夹中创建两个子文件夹，分为训练和测试。将原始图片放入其中文件夹里的old文件夹中。二、图片大小重置将原始图片，统一大小。图片大小重置过后保存到JPEGImages文件夹中。import cv2import globimport os​image_path = "D:/pycharm/yolov5/VOCdata/VOCTrainval/old/*....

使用yolov5只检测一种类别使用作者在GitHub中给出的训练好的权重文件。权重文件地址下载地址本文仅用了yolov5s.pt做试验最初的yolov5检测结果：代码修改在detect.py中 （我的代码里是在228行）不知道的可以ctrl + F 搜索一下原代码if save_img or save_crop or view_img: # Add bbox to image c = int(cls) # integer class ...

1、RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB1、num_workers 调整为02、batchsize调整为1 ？？？2、报错解决：ValueError: Media Bounding Box Debugger/Images is invalid. Please remove invalid filename characters解决方法：1、关闭wandb在 yolov5\utils\logg