iamjingong的博客

linux服务器在训练网络模型过程中总是出现“已杀死”

关于Yolov5在测试时，图像大小被调整的问题

import argparseimport picklefrom tqdm import tqdmimport syssys.path.extend(['../'])from data_gen.preprocess import pre_normalizationtraining_cameras = ['1', '2']max_body_true = 1max_body = 2num_joint = 20max_frame = 202import numpy as npim.

wget http://users.eecs.northwestern.edu/~jwa368/data/multiview_action.tgz.part-aawget http://users.eecs.northwestern.edu/~jwa368/data/multiview_action.tgz.part-abwget http://users.eecs.northwestern.edu/~jwa368/data/multiview_action.tgz.part-acwget http.

import oslabel_path = r"C:\Users\DELL\Desktop\huanghe"label_path_new = r"C:\Users\DELL\Desktop\huanghe_new"label_list = os.listdir(label_path)count = 0for label_file in label_list: if label_file.endswith(".txt"): with open(os.path.join.

import osimport timefile_path = r"C:\Users\DELL\Desktop\huanghe_new"file_list = os.listdir(file_path)for file in file_list: if file.endswith(".txt"): print(file) save_name = str(round(time.time() * 1000)) os.rename(os.path.

import osimport shutildota_img_path = "./DOTA/DOTA-v1.5/train/images/images/images/"dota_label_path = "./DOTA/DOTA-v1.5/train/labelTxt-v1.5/"save_img_path = "./FAIR1M/train/images-f_d/"save_label_path = "./FAIR1M/train/labelTxt-f_d/"extra_cls = [".

可能是因为cv2.imread()包含中文字符

1、 出现这个问题，首先先看一下是不是自己的label出现了问题，label的起始值应该是从0开始才对，如果从1开始的，大概率是因为这个问题导致的。2、如果上面没有解决问题，可能是因为在训练自己的数据时，划分训练数据和测试数据出了问题，例如我这里有1700个数据，共30类数据，我用了前1200个作为了训练集，后面的500作为了测试集，很有可能是因为前1200个数据没有全部包含到30类，导致在测试阶段出现了以上问题。解决办法：可以通过重新划分数据集进行尝试，例如把训练集划分的多一点，划分到前160..

最近在做目标检测的相关问题，当用到opencv中的minAreaRect函数时，并不像其他博客里面说的会产生负的角度，个人很是疑问，经过一番查找，发现可能是opencv的版本问题，在一下博客中看到的：连接更改一下版本，确实问题解决了。。更改前：更改后：...

最近在做目标识别的算法，需要对给定的数据进行格式转换，需要先画出来看看import cv2import numpy as npimport mathdef draw(img, result): # 下面几个参数，可能需要根据自己的数据进行调整 x = int(result[0][0]) # 矩形框的中心点x y = int(result[0][1]) # 矩形框的中心点y angle = result[2] # 矩形框的倾斜角度（长边相

在配置yolov5(yolov5)时出现了以下问题：AttributeError: Can’t get attribute ‘C3’ on <module ‘models.common’ from ‘/root/deepstream_yolov5/yolov5/models/common.py’>具体：解决办法：找了各种办法，也翻墙去看了，没有什么具体的解决办法，最后是通过重新在别的文件夹或者路径下重新clone项目在运行来解决的问题，具体为什么，没搞明白。我用的gen_wts.py

第一个错误安装opencv-python出错：Problem with the CMake installation, aborting build. CMake executable is cmake解决办法：pip3 install cmake第二个错误安装opencv-python时运行到 running setup.py bdist_wheel for opencv-python后一直在卡住不动运行以下两行：pip3 install --upgrade pippip insta.

我出现这个问题是在容器中使用Python时出现的，容器中默认安装有Python2和Python3，可直接通过在命令行输入python或者python3来验证自己的容器中是否装有python2.x和python3.x的环境。但在容器中运行pip list或者是pip3 list时会出现**-bash: pip3: command not found**的问题，此时可通过安装pip来解决。安装python2.x的pip:apt-get install python-pip安装python3.x的pip:

先暂时记录上，后面有时间再详细注释docker login nvcr.ioUsername: $oauthtokenPassword:echo \ “deb [arch=arm64 signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \bionic stable” | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.lis

#MQTTpip3 --default-timeout=100 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple paho-mqtt#kafkasudo pip3 --default-timeout=100 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple kafka-python#拼音sudo apt install fcitx-binsudo apt install fcitx-tab

安装一下opencv就可以用import cv2def getFrame(videoPath, svPath): cap = cv2.VideoCapture(videoPath) count = cap.get(7) # 获取总帧数 numFrame = 0 while True: if cap.grab(): flag, frame = cap.retrieve() if not flag:

Python OpenCV目标跟踪，可在视频播放过程中选择标定框这里用到的OpenCV最好是安装opencv-contrib-python，用pip install opencv-contrib-python安装即可。主要实现的功能如下：（这里本人只是为了做demo，OpenCV自带的目标跟踪效果并不是很好）在视频播放过程中选择要跟踪的目标（按键盘上的“0”键选择目标）可取消跟踪目标（按键盘上的“1”键取消跟踪目标）改变跟踪框的颜色并显示车牌信息（按“2”，我这里是改为了绿色，可显示汉字，这里是

最近在研究DeepStream，其中在学习tlt_cv_examples中的迁移训练例子时，用到的数据集都是kitti数据格式，因此想训练自己的数据的话，需要将自己的YOLO格式的label文件转成kitti数据格式的label，然后在网上看到了一个博主的例子，链接如下：添加链接描述非常感谢博主贡献的代码，但在实验中发现当一个YOLO的label文件中存在多行bounding box的数据时，始终只能转换一行，还有对一些其他的小问题进行了修改，因此在博主的代码基础上进行了修改。代码如下：# Yolo

本文是记录用来Moba或者Xshell等客户端连接docker中的容器并远程登录。在进行端口映射前，最好先将容器进行停止掉，实验中发现不停止有时会设置失败。在linux服务器上用“docker stop 容器Id“进行停止。如果想用客户端直接连接到容器，必须要进行端口映射，这里在Linux服务器上进入如下路径：/var/lib/docker/containers接着在进入容器Id的文件夹。例如我这里是“f79386e373740865f8fad5ff8807a6fd0a0139217ab58725

MobaXterm或Xshell等Windows终端连接Docker container在Linux服务器上安装好了Docker镜像并创建了container容器，通过Windows桌面端直接连接到容器，对文件传输及代码调试会方便很多，这里记录一下自己的配置过程，方便以后使用参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/Leo_csdn_/article/details/96150534?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Ed

深度学习部分过拟合与欠拟合欠拟合指模型不能在训练集上获得足够低的训练误差； 过拟合指模型的训练误差与测试误差（泛化误差）之间差距过大；反映在评价指标上，就是模型在训练集上表现良好，但是在测试集和新数据上表现一般（泛化能力差）；降低过拟合风险的方法所有为了减少测试误差的策略统称为正则化方法，这些方法可能会以增大训练误差为代价。数据增强 图像：平移、旋转、缩放 利用生成对抗网络（GAN）生成新数据 NLP：利用机器翻译生成新数据 降低模型复杂度 神经网络：减少网络.

遇到这种问题，是因为咱们目前的装的tensorflow的版本是2.0以上，但是代码中是用1.0写的代码需要把现在的代码进行修改，如：tf.get_default_graph() 改为 tf.compat.v1.get_default_graph()tf.Session() 改为 tf.compat.v1.Session()tf.nn.relu_layer 改为 tf.compat.v1.nn.relu_layer tf.nn.xw_plus_b 改为 tf.compat.v1.

import cv2video_path = "out.avi"video = cv2.VideoCapture(video_path)# 需要明确视频保存的格式fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('m', 'p', '4', 'v')fps = video.get(cv2.CAP_PROP_FPS)print('帧率：%d' % fps)size = (int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(video.g.

安装dlib:pip install"D:\安装包\python\dlib-19.8.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl"安装Face-Recognition：pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple face-recognitionimport face_recognitionimport cv2import numpy as npimport os# This is a d...

安装PyFaceDet库:pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple PyFaceDet==0.2.0安装opencv-python:pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-pythonfrom PyFaceDet import facedetectcnnimport cv2path = r'hezhao4.j...

from typing import List再用python3的时候可能会遇到以下这种：def fun(self, candidates: List[int], target: int) -> List[List[int]]:这个时候需要导入一下List类库

2019年11月~2020年7月CCF会议列表 截稿日期 通知时间 会议简称 会议全称 会议等级 开会时间和地点 2019-...

conda list -----查看环境安装的所有包conda install package_name----安装包 conda install numpy conda install numpy==1.10conda remove---卸载包conda update package_name----更新包 例：coanda update --all ---更新所有包...

第一步：用conda开辟一个新的环境：conda create -n py36-keras python=3.6  我这里是开辟的3.6的环境第二步： 激活环境：activate py36-keras第三步：安装gpu版的tensorflow:pip install "G:\tensorflow_gpu-1.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl"我用的...

在使用Pytorch加载模型时出现这个错误语句。原因：原本的模型是用两个GPU训练的，而你的电脑只有一个，所以会出错。解决：model = torch.load(model_path)改为：model = torch.load(model_path, map_location='cuda:0')如果是4块到两块：就把map_location改为：map_location...

如有错误，请批评指正如需PPT请留言

出现类似的错误，试着改小bath_size的值试试。

最近服务器上的两个账户黑掉了，账户的密码被篡改了，幸好还有一个账户可以用，可以确认原来的账户还存在，所以首先想到的办法就是如果把篡改的密码改过来，终于终于耗时五个小时把问题解决了，也可能是我头一次遇到这种问题，上手比较慢，话不多说，直奔主题。。。在网上其实可以搜到很多如何修改密码的博客，但是都不太实用，而且是在AMAX服务器上，按照前人的方法来做，第一步总是行不通，最后在其他帖子里偶然看到一句...

最近论文需要跑别人的代码试一下，实验室的小伙伴在他1060的显卡上能运行，但是我把它拿到服务器上来跑，总是遇到问题。先来说一下，我最终的配置：Python3.6.6 + Pytorch1.2.0 + cudatoolkit10.0.130 + cudnn7.6.0 + torchvision0.4.0，这是我最终成功后用到的各个版本。再来说一下，配置过程中遇到的一些问题。1、Run...

import keras时出现警告。个人有请强迫症，看到警告也无法忍受，所以找了一下解决办法。先看一下警告：/home/sdu-gdiv/anaconda3/envs/py36-jjg/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:523: FutureWarning: Passing (type, 1...

video_dirs = os.listdir(subject_root) # 列表video_dirs.sort(key=lambda x: int(x[5:])) # 5表示排序关键字的起始位置，自行设定打印：['video1', 'video2', 'video3', 'video4', 'video5', 'video6', 'video7', 'video8', '...

1、conda create -n py36-keraspython=3.6.72、sourceactivate py36-keras3、conda install tensorflow-gpu==1.12.04、conda install keras==2.2.45、把numpy的版本降低一下，省得报警告~conda install numpy==1.16.06、完成...