paddledection报错

已于 2023-06-03 14:25:58 修改
阅读量223 收藏
点赞数
分类专栏： paddle 文章标签： paddle
于 2023-06-03 14:23:38 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40298233/article/details/131020865
版权
在使用PaddleDetection时遇到了OSError，错误详细信息指出是cudaErrorLaunchFailure。问题源于更换数据集后，未更新数据集的类别数。解决方案是检查并修改配置文件，例如voc.yml，确保metric:VOC,map_type:11,num_classes等设置正确，与新的数据集类别数一致。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

paddledection报错

报错内容：
OSError: (External) transform: failed to synchronize: cudaErrorLaunchFailure: unspecified launch failure (at /paddle/paddle/fluid/imperative/basic_engine.cc:578)

原因：更换数据集中，数据集的种类忘记修改
解决办法：将数据种类中的类别改为正确的类别。我这边是voc.yml文件中
metric: VOC
map_type: 11point
num_classes: 6
num_classes类别改为正确的数量。

paddle 45 使用paddledetection做旋转框预测（预测自己的dota数据集）
a486259的博客
12-03 1469
paddledetection的最新develop版本支持旋转框预测，为此实现基于paddledetection训练自己的dota数据（含从数据处理到模型训练的全教程）。此外，paddledetection也支持旋转框模型的导出与部署，且与正常模型的导出部署流程是一样的，后续将会补充实现onnx部署教程。
PP-Human行为识别（RTSP协议视频流实时检测）
清汉_优快云
07-23 3043
用本地电脑的摄像头摄像并推流到RTSP服务器然后拉取视频流，利用PP-Human行为识别模块本地推理并将推理结果推流到RTSP服务器，最终通过 VLC 打开网络串流播放实时画面。
PaddleDetection配置文件注释
靡不有初 鲜克有终
04-16 4030
1、YOLOv4 architecture: YOLOv4 use_gpu: true max_iters: 140000 #可以理解为训练总次数，即迭代次数，一共喂网络多少次batch_size的数据 log_iter: 200 #打印日志log的间隔 save_dir: output snapshot_iter: 2000 #保存测试精度的间隔 metric: VOC pretrain_weights: https://paddlemodels.bj..
基于单目视觉的交通信息监测
m0_63642362的博客
11-28 958
一、项目介绍 1.1总体介绍 本项目是一个目标检测+多分类任务，需要进行深度学习训练模型，先对图片或视频进行目标检测，确定每一辆车的位置，再调用模型对每一辆车进行车型、车速、车牌识别。 开发流程： 使用ppyolov2进行车型识别分类； 使用opencv cascade级联分类器做了一个车牌的识别； 借助了一些关于透视的数学原理和opencv计算车辆速度； 1.2最终效果 二、车型分类模块 2.1环境配置 # 下载PaddleDetection套件：两种加速下载方式，任选其一即可 #!git cl
PaddleDetection训练参数配置详解（已验证）
Vertira的博客
02-10 9294
PaddleDetection为目标检测库，提供了多种预训练模型和模型配置文件，根据任务需求选择现有的配置文件调整参数即可： YoloV3的优势 ， 1.YOLO网络：单步的目标检测算法，适合目标的实时检测，推算速度较快。丧失部分精度，将图片端到端的进行目标检测，也引入了rcnn的Anchor框体系大幅提升mAP。因为没有进行区域采样，所以对全局信息有较好的表现，前两代网络在小目标检测上表现稍差（一般定义为像素尺寸小于32 * 32的目标或是长宽远小于原图像尺寸的0.1的目标）。但不妨碍成熟的YOLO.
【懒惰就是生产力】目标检测数据集半自动标注
m0_63642362的博客
11-05 6605
人工标注少量数据，基于PaddleDetection训练模型批量标注剩余数据集。labelme和labelImg标注工具皆可。
[Paddle Detection]基于PP-YOLOE+实现道路场景目标检测及部署
一名在读大学生，正在学习深度学习，会定期分享一些该领域内容。欢迎大家一起交流学习~
12-27 4292
该项目着眼于基于视觉深度学习的自动驾驶场景，旨在对车载摄像头采集的视频数据进行道路场景解析，为自动驾驶提供一种解决思路。利用YOLO系列模型PP_YOLOE+完成车辆检测实现一种高效高精度的道路场景解析方式,从而实现真正意义上的自动驾驶，减少交通事故的发生，保障车主的人身安全。数据集地址视频数据： 超过1,100小时的100000个高清视频序列在一天中许多不同的时间，天气条件，和驾驶场景驾驶经验。视频序列还包括GPS位置、IMU数据和时间戳。道路目标检测。
复现bytetrack时，安装依赖项报错“： ERROR: Failed building wheel for lap
qq_53545309的博客
04-09 687
NumPy 是 Python 中用于科学计算的基础库，lap 依赖于它。lap 库的构建失败，因为缺少了 NumPy 库。
Python处理sRGB警告
01-03
win7系统下，图片文件有sRGB警告"iccp known incorrect sRGB profile" 警告的处理方法，libpng warning: iCCP: known incorrect sRGB profile
PaddleDetection算法分析(10)
tegddhdrhdd的博客
12-25 1976
2021SC@SDUSC
飞桨领航团AI达人创造营4-安卓部署全流程部署口罩目标检测模型（落地部署安卓手机）
邁書傑的博客
08-07 1140
安卓部署全流程部署口罩目标检测模型（落地部署安卓手机） 项目简介 1 该项目使用Labelimg进行数据标注，自定义数据集； 2 使用Paddlex将数据集划分为训练集、测试集； 3 使用PaddleDetection目标检测套件训练模型； 4 最后导出模型，通过PaddleLite生成.nb文件，部署到手机上； 5 安卓部署详细操作； （1）配置系统环境 （2）下载PaddleLite-dome （3）下载Android Studio开发环境并配置软件环境 （4）dome调试 （5）根据dome，加入自己
CUDA error: unspecified launch failure问题的解决
热门推荐
小姑仔的博客
01-07 2万+
最近编程的时候，程序之中一直报错CUDA error:unspecified launch failure，首先我查找了一下网上大佬的方法 CUDA问题的解决 然而我手动调整了相应的设置并重启计算机之后，发现问题并没有得到相应的解决，接着我仔细观察程序相应的报错的位置 仔细思考有没有可能是to(device)将对应内容移入到gpu运行之后报错？思索之后我尝试着修改了一下,将后面的to(device)去除，发现程序能够正常的运行了 仔细查阅了一下to(device)的相应的含义 mytensor = my_t
transform: failed to synchronize: cudaErrorAssert: device-side assert triggered
jst100的博客
07-04 2570
该问题的出现一般会出现损失函数上多半是loss.backward()这一句： 首先是分类问题：   首先检查一下是不是多分类问题的损失函数用成二分类的损失函数，其次检查多分类的损失函数的类别数是不是对应的，然后如果是二分类损失函数binary_cross_entropy（）要记得加上激活函数sigmoid，多分类它们自带的有softmax函数不用管了 然后是回归问题：   对于回归问题，常用的损失函数为MSEloss，而标题中的问题一般不会出现在MSEloss本身，也就是说多半是模型的问题。因此这个时候应当
深度学习+PaddlePaddle笔记（一）
qq_46215191的博客
02-02 2232
深度学习+PaddlePaddle笔记（一）波士顿房价预测假设函数损失函数优化算法导入必要的包Step1：准备数据。生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章 波士顿房价预测 经典的线性回归模型主要用来预测一些存在着线性关系的数据集。回归模型可以理解为：存在一个点集，用一条曲线去拟合它分布的过程。如果拟合曲线是一条直线，则称为线性回归。如果是一条二次曲线，则被称为二次回归。线
《我的PaddlePaddle学习之路》笔记九——使用VOC数据集的实现目标检测
夜雨飘零
02-23 1万+
目录 目录 前言 VOC数据集 VOC数据集介绍 下载VOC数据集 解压数据集 生成图像列表 数据预处理 SSD神经网络 SSD原理 SSD代码介绍 训练模型 训练流程图 创建训练器 开始训练 评估模型 预测数据 预测并保存预测结果 显示画出的框 项目代码 参考资料 前言 目标检测的使用范围很广，比如我们使用相机拍照时，要正确检测人脸的位置，从而做进一步处...
c++ std::map value_type、key_type、mapped_type
janeqi1987的专栏
08-24 7624
map<string, int>::key_type v1; //string map<string, int>::mapped_type v2; //int map<string, int>::value_typev3; //pair<const string, int> 对于泛型编程来说，可能不知道具体类型是什么，所有就有了key_type、m...
paddle框架数据集定义
seaflyren的博客
03-12 2261
这篇文章是跟着雨哥学AI的数据管道的整理，原文链接https://aistudio.baidu.com/bdcpu3/user/331200/1647865/notebooks/1647865.ipynb 1.数据管道： 1.作用是将数据处理成模型能看懂的语言，比如图像中将png，jpeg等格式的文件转换成numpy array的格式。并进行缩放，旋转，亮度变化等各种预处理 paddle数据预处理的特点：对数据管道相关的场景进行了高级封装，通过非常少量代码，即可实现数据的处理 2.数据管道的组成：框架内置数
PaddleDetection支持的数据格式
qq_36537774的博客
09-02 915
PaddleDetection支持的数据格式 目前#PaddleDetection支持43种数据格式：coco voc widerface。在这里我们主要说明一下如何使用自定义COCO进行目标检测、实例分割；如何使用自定义VOC数据集进行目标检测。 在PaddleDetection新的版本中，我们将数据配置抽离了出来，用户在自定义数据集进行训练的时候，只需要关注在configs/datasets文件中的数据配置文件即可。 1 使用自定义VOC数据集进行目标检测训练 当用户使用VOC数据集进行的，只需要
Detection基础模块之（二）mAP
公众号/知乎: AI算法札记，欢迎关注交流
03-25 1618
1.mAP及相关概念 关于PR曲线、Precision、Recall、TP、FP、FN等概念的细节可参考机器学习评价指标合辑 关于IoU的概念和实现可参考IoU mAP: mean Average Precision, 即各类别AP的平均值 AP: PR曲线下面积，其实是在0～1之间所有recall值的precision的平均值。 PR曲线: Precision-Re...
基于paddledection中yolov5的物品检测
最新发布
04-03
### PaddleDetection 中使用 YOLOv5 进行物品检测 PaddleDetection 是百度开源的一个目标检测工具包，提供了多种先进的目标检测算法实现。虽然官方文档中并未直接提及 YOLOv5 的集成方法[^1]，但从社区实践来看，可以通过一定的调整使 YOLOv5 在 PaddleDetection 上运行。 以下是基于 PaddleDetection 使用 YOLOv5 进行物品检测的示例代码： #### 安装依赖 首先需要安装 `paddledet` 和其他必要的库： ```bash pip install paddlepaddle paddledetection ``` #### 下载预训练模型 下载适用于 PaddleDetection 的 YOLOv5 预训练模型文件（如果存在），或者自行转换 PyTorch 版本的权重到 PaddlePaddle 格式。 #### 加载模型并进行预测 以下是一个完整的 Python 脚本示例，展示如何加载模型并对单张图片进行预测： ```python import os import cv2 import numpy as np from PIL import Image import paddlex as pdx # 创建保存目录 if not os.path.exists("predict"): os.mkdir("predict") # 加载模型 (假设已经准备好YOLOv5模型路径) model_path = "path_to_yolov5_model" # 替换为实际模型路径 model = pdx.load_model(model_path) # 设置待检测的图片名称 image_name = "example.jpg" # 执行预测 result = model.predict(image_name) # 可视化结果 pdx.det.visualize( image_name, result, threshold=0.5, # 置信度阈值 save_dir="predict" ) # 展示原始图片和标注后的图片 origin_pic = cv2.imread(image_name) origin_pic = cv2.cvtColor(origin_pic, cv2.COLOR_BGR2RGB) %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.title("Original Image") plt.imshow(origin_pic) plt.axis('off') detected_image = cv2.imread(os.path.join("predict", os.path.basename(image_name))) detected_image = cv2.cvtColor(detected_image, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.subplot(1, 2, 2) plt.title("Detected Objects") plt.imshow(detected_image) plt.axis('off') plt.show() ``` 此脚本实现了以下几个功能： - **加载模型**：通过 `pdx.load_model()` 方法加载已准备好的 YOLOv5 模型。 - **执行预测**：调用 `model.predict()` 对输入图片进行物体检测。 - **可视化结果**：利用 `pdx.det.visualize()` 将检测框绘制在图片上，并保存至指定目录。 需要注意的是，当前版本的 PaddleDetection 并未完全支持 YOLOv5 原生架构，可能需要手动移植部分组件或修改配置文件以适配具体需求。 --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值