m0_70694811的博客

下载安装jdk-8u202-windows-x64.exe，这篇文章有百度网盘资源链接，直接下载，并按照这篇文章的JDK步骤进行安装和环境变量配置。C:\Program Files\Java\jdk-1.8\bin和C:\Program Files\Java\jdk-1.8\jre\bin。比如因为我的jdk路径是C:\Program Files\Java\jdk-1.8，所以这两个相对路径就改成。参考这边文章的USB驱动设置和手机端设置。同意协议后，下载相应版本的JDK。

我的环境是CUDA11.6cudnn8.4python3.8vs2022。

【代码】YOLOv8-pose针对视频实时提取打印对应关节点序号及坐标。

梳理下 YOLOv8-Pose 的预处理和后处理流程，顺便让 tensorRT_Pro 支持 YOLOv8-Pose。

用来存放原始数据集所有的.jpg图片用来存放原始数据集打过标签的所有xml文件用来存放原始数据集，由xml格式转换为txt格式的所有文件是我们目标制作的数据集，用于后期跑实验bag文件夹下有images和labels文件夹，每个文件夹下都有一个train和val文件夹用来存放目标数据集的所有图片，分为train训练和val验证两部分用来存放目标数据集的所有对应的txt文件，分为train训练和val验证两部分。

负样本是指不包含任务所要识别的目标的图像，也叫负图像（Negtive Image)。以识别限速牌为例，如下所示，左图包含限速牌，为正样本，右图不包含限速牌，为背景图，即负样本。正样本负样本。

【代码】YOLOV7改进--增加小目标检测层。

YOLOv8是基于目标检测算法YOLOv5的改进版，不仅仅可以实现目标检测，其还内置有Byte-Tracker、Bot-Tracker多目标跟踪算法。因此直接复现YOLOv8来进行这两种算法的调用是十分方便高效的。

错误信息中显示，已经初始化了 libiomp5md.dll，但是发现已经有一个被初始化了。这可能是因为程序中多次链接了 OpenMP 运行时库，这可能会降低性能或导致错误的结果。解决此错误的最佳方法是确保在进程中仅链接一个 OpenMP 运行时库。GPU：RTX1650、1660、1660Ti，会发生在cpu的torch环境中跑出检测框来，但是gpu中无法识别检测框。.load(fo.read()))修改为下面中的其中一行。直接点击第一行的代码中的parser进入出错行的代码。将self.update(

伯克利的贾扬清主导开发，以C++/CUDA代码为主最早的深度学习框架之一，比 TensorFlow、Mxnet、Pytorch等都更早需要进行编译安装。支持命令行、Python和Matlab接口单机多卡、多机多卡等都可以很方便的使用caffe的使用通常是下面的流程：流程相互之间是解耦合的，所以caffe的使用非常优雅简单。优点 & 缺点优点：1.以C++/CUDA/python代码为主，速度快，性能高。2.工厂设计模式，代码结构清晰可读性和拓展性强。