Limiiiing的博客

安装mmcv。

原因：数据集在之前的项目中产生缓存，在更换工程进行训练时，需要将这个文件删掉才可以正常训练。解决办法：将数据集文件夹下所有的。

在YOLOv9模型的改进中，常常需要替换一些模块来提高模型的精度。但在评价模型大小规模的时候需要根据模型的参数量、计算量进行评定，一般在模型的训练文件train.py，或者是test.py还有都会输出这些数据。

在YOLOv9的模型改进中，使用一些模块进行改进后，无法正常训练。

在处理多个计算值与对应的多个已知值之间的差值最小时，我们可以对这些值进行统一处理，进行相减取绝对值后进行求和，最终的差之和就是我们想要优化的目标，使用最小二乘法便可求出最终的解。∑i1n​∣dxMi​−di′​∣其中d(x, M_i)表示计算值，x是要求解的值，n是数据量，di′​多个已知值。此数据由n组数据之间的差值得到是SciPy库是用于解决非线性最小二乘问题的函数，调用此函数后便可计算出最优点。

在利用YOLOv9源码进行模型训练的时候，在训练完成后，权重文件夹中的图像和txt文件，val_loss一直为0。在val_dual.py的197行，将原本注释的代码解开即可。在训练过程中，为计算验证的loss。此时再次训练便会有val loss。

在调用sklearn中的方法过程中报错，引入包的时候就出现错误。

在OpenCV中，将输入的图像转到Lab颜色空间中，使用cv::split 函数分离L，A，B三个通道的时候发生内存异常，报错。0x00007FFAA1CDCF19 处(位于 Test.exe 中)引发的异常: Microsoft C++ 异常: cv::Exception，位于内存位置 0x0000006471FDD9D8 处。

读取的图像路径中包含中文路径，包括图像的命名。

在利用conda或pip进行模块包的安装的时候，经常遇到url连接超时等错误，导致无法正常安装。此时在我利用conda创建虚拟环境发生报错。