关于YOLOV5，模块搭建文件.ymal,出现错误

最新推荐文章于 2024-06-07 19:21:13 发布
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出现该错误，是因为我搭建模块时，有将中文标点符号打进去“，”；所以报错：raise ParserError(while parsing a flow squence......)

 

蚂蚁12
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odoo17 错误分析及备忘
fqfq123456的专栏
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摘要：本文分析了一个Odoo17中的ValueError错误，该错误是由于在res.partner的category_id字段中引用了不存在的ID"7"。错误发生在解析客户数据XML文件时。解决方案包括：1)检查父标签是否存在；2)确保标签创建顺序正确；3)验证引用关系；4)检查数据库中的对应记录。最终通过修改XML文件，使用eval属性正确设置Many2many字段解决了问题。建议开发者在处理类似问题时，注意数据依赖关系和字段赋值方式。
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YAML中混合块和流格式
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【Python运行报错】yaml.parser.ParserError: while parsing a block collection
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Python运行读取yaml文件报错 注意检查yaml格式是否正确，我这里是yaml格式错误 修改正确yaml文件格，运行正确！！！
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第Y8周:yolov8.yaml文件解读
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🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客K同学啊。
YOLOv8配置文件yolov8.yaml解读
Loser
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通过对比最上面的scales和上面两个输出，可以发现，卷积核大小被width来控制，模块重复次数由depth来控制，对照可以写下v8l的输出。根据提供的yolov8n yolov8s的模型输出，推测yolov8l的模型输出。这里配置的是模型的head部分，其结构和使用规则与backbone一致。
Yolov5的yaml文件解读
a3188045002的博客
04-30 972
yolov5.yaml文件是yolov5网络结构的定义文件，像改进算法的需要在该文件修该相关参数，让后再修改common.py和yolo.py的相关文件。● number：表示当前模块的理论重复次数，实际的重复次数还要由上面的参数 depth_multiple 共同决定，该参数影响整体网络模型的深度。● from：表示当前模块的输入来自那一层的输出， -1 表示来自上一层的输出，层编号由 ○ 开始计数。Yolov5的head模块又多了几个新的模块，Upsample模块和Concat模块。
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YOLOv5(PyTorch)实战：训练自己的数据集(Windows)
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YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标检测方法。 PyTorch版的YOLOv5轻量而性能高，更加灵活和易用，当前非常流行。 本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv5训练自己的数据集。课程实战分为两个项目：单目标检测（足球目标检测）和多目标检测（足球和梅西同时检测）。 本课程的YOLOv5使用ultralytics/yolov5，在Windows系统上做项目演示。包括：安装YOLOv5、标注自己的数据集、准备自己的数据集、修改配置文件、使用wandb训练可视化工具、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型和性能统计。 希望学习Ubuntu上演示的同学，请前往 《YOLOv5(PyTorch)实战：训练自己的数据集(Ubuntu)》课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/30793  本人推出了有关YOLOv5目标检测的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程，包括：《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：训练自己的数据集》Ubuntu系统 https://edu.csdn.net/course/detail/30793Windows系统 https://edu.csdn.net/course/detail/30923《YOLOv5(PyTorch)目标检测：原理与源码解析》课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/31428《YOLOv5目标检测实战：Flask Web部署》课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/31087《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：TensorRT加速部署》课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/32303《YOLOv5目标检测实战：Jetson Nano部署》课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/32451《YOLOv5+DeepSORT多目标跟踪与计数精讲》课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/32669《YOLOv5实战口罩佩戴检测》课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/32744《YOLOv5实战中国交通标志识别》课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/35209《YOLOv5实战垃圾分类目标检测》课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/35284       
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ERROR: yaml.parser.ParserError: while parsing a block mapping in "./docker-compose.yml", line 15 在写docker-compose.yml文件 version: '2' services: # PostgreSQL mydb: image: postgres:10 por...
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目前尚未有官方发布的 YOLOv11 版本，因此无法提供具体的 `data.yaml` 文件格式或配置示例针对该版本的信息。然而，基于已知的 YOLO 系列（如 YOLOv5 和 YOLOv8），可以推测其 `data.yaml` 的结构和功能可能延续类似的模式。 以下是常见的 `data.yaml` 文件格式及其用途： ### 常见的数据集配置文件 (`data.yaml`) 结构 #### 数据路径配置 ```yaml train: ./path/to/train/images/ # 训练数据集目录 val: ./path/to/validation/images/ # 验证数据集目录 test: ./path/to/test/images/ # 测试数据集目录 (可选) ``` 上述字段用于指定训练、验证以及测试图像所在的路径[^2]。 #### 类别名称列表 ```yaml names: 0: class_name_1 1: class_name_2 ... ``` 此部分定义了目标检测中的类别标签映射关系，键为整数索引值，值为目标类别的字符串表示形式。 #### 其他参数设置 有时还会包含一些额外选项来进一步描述数据特性： ```yaml nc: 2 # 数字代表总共有多少种类别(这里举例有两个类别) image_weights: False # 是否启用加权采样，默认关闭 ``` 以上内容适用于大多数现代版次的YOLO框架，在未来正式发布后的YOLOv11里也很可能会沿袭这些基本要素并做适当扩展或者优化调整。 ```python # 示例读取 YAML 文件代码片段 import yaml def load_yaml(file_path): with open(file_path, 'r') as file: config_data = yaml.safe_load(file) return config_data config = load_yaml('example_data.yaml') print(config) ```
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