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RSS订阅原创 使用mmrotate训练sasm模型遇到的BUG：RuntimeError: indices should be either on cpu or on the same device as the
在排除其他错误之后，根据错误提示定位到convex_assigner.py中, line 127。就解决了这个问题了。
2025-03-27 19:23:14
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原创 使用mmrotate时的bug：“batch_size=0”
在没有指定gpu的时候，会出现以下这个错误if device.== “cpu”:但是指定了之后，又会出现以下这个在D:\Anaconda\envs\mmrotate3\Lib\site-packages\mmcv\parallel_functions.py中做如下修改。
2025-03-04 14:48:58
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原创 使用mmrotate时遇到的BUg：nms_rotated(): incompatible function arguments. The following argument types are s
找到“mmcv\ops\nms.py”文件中的”nms_rotated“函数。新版本的这个函数中少传了一个“input_labels”参数。测试demo的时候，出现了这个错误，替换为以下的代码即可（
2025-03-04 13:17:58
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原创 ModuleNotFoundError: No module named ‘timm.layers‘
把from timm.layers import DropPath这个修改为。
2024-07-29 13:40:19
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原创 Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass
ultralytics/engine/trainer.py找到这个trainer.py，使用ctrl+F，输入 Backward。在训练yolov10的时候，打印训练结果的时候，旁边出现这个警告的话。在他的上一行加入这行代码即可。
2024-07-04 15:31:20
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原创 from timm.models.efficientnet_builder import _parse_ksizeModuleNotFoundError: No module named
在运行yolov10的时候，出现这个问题，找不到模块。降低版本之后，正常运行。
2024-07-04 15:10:07
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原创 AttributeError: module ‘backend_interagg‘ has no attribute ‘FigureCanvas‘
我自己的环境的Matplotlib的版本是3.9，应该是更新后，和代码不兼容了吧；今天使用yolov10验证测试集指标时，出现了这个错误；降低版本之后，一切正常。
2024-07-03 20:16:07
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原创 ValueError: Expected input batch_size (1) to match target batch_size (0).
解决的方式：可以先打印输出一下labels.shape，看看是什么样子的，如果需要输入的labels维度是四维，输出的只有一个，可以使用。然后在使用view变为你想要的维度，比如labels = labels.view(1, 3, 1, 1)的形状，问题就在于你期望的形状与实际标签张量的形状不匹配。原因：loss输入的labels的尺寸大小和所要求的不一样。在这种情况下，由于标签张量的元素数量只有 1，将其调整为。的形状可能会导致不匹配的错误。
2024-01-05 15:52:04
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原创 快速入门深度学习少踩坑
为了初学者能够更快的入门，少走弯路，也是笔者学过之后，感觉哪些视频和书籍更适合入门分享一下，也是做个记录吧。如有错误，欢迎指正。
2023-12-30 14:09:52
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原创 跑yolov5-obb时的错误
前言.最近因为项目的原因，要使用检测斜框的模型，就学习了一下yolov5-obb。当然，在配置环境和使用时也是遇到了许多问题，记下了一些认为比较重要的，1.原因：np.int在1.20中已弃用，在NumPy 1.24中已删除。解决方式把有报错的文件里的np.int更改为np.int_。。或者改成int也是可以。
2023-12-22 18:53:54
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原创 闵帆老师《论文写作》总结
从中文的角度, "摘要"就是把论文重要的内容摘录出来;从英文的角度, Abstract 就是把重要的内容抽取出来。主要包括以下几个方面：（1）摘要的开篇要突出问题所属领域，解释关键概念，或强调问题的重要性。提倡具体描述，避免使用过于普通的词语。（2）描述已有解决方案，突显问题的历史和已有工作的特点。同时，可以适度指出已有工作的局限性，但要注意表达方式不宜过于强烈，要尊重前人的劳动。（3）使用"In this paper"引导，简要描述本文的工作，包括题目的扩展、算法的缩写等。
2023-12-21 16:37:20
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空空如也
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