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RSS订阅原创 使用MMDetection训练自己的数据集5
此时我们运行work_dirs目录下的配置文件，然后就可以开始训练啦！可以查看每个epoch的loss、剩余时间等等。，里面有模型的配置文件，权重文件。以及训练过程中的记录。
2025-02-26 19:25:03
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原创 使用MMDetection训练自己的数据集4
在配置文件中创建一个metainfo，将自己的classes（标签类别）和palette（调色板）写入，并。具体选择的faster_rcnn类型为：faster-rcnn_r50_fpn_1x_coco.py；# 可以看到mmdetection文件夹中生成了一个work_dirs子文件夹，中就是完整的配置文件；在configs文件夹中选择想要使用的目标检测模型，我这里选择的是faster_rcnn；在这里，根据自己的设备修改为了epoch=***，batch=***；2.4 预训练权重的使用。
2025-02-26 16:36:26
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原创 使用MMDetection训练自己的数据集3
在mmdetection文件夹下新建一个data文件夹，再新建一个子文件夹名为coco，然后存放自己。由于是coco格式的数据集，因此可以直接复制名为coco.py文件的内容到SSDD.py文件，然后修。进入mmdet/datasets这个文件夹里，并创建一个自己命名数据集的python文件，我的叫做。import的内容就是我们自定义的dataset名字；.py中仿照coco的格式把我们自己的数据集进行录入。1. 准备好coco格式的数据集。标注的颜色换成自己的数据。coco.py中的类名。
2025-02-26 14:13:27
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原创 使用MMDetection训练自己的数据集2
1. cd mmdetection # 进入mmdetection对应的文件夹下。pip install -v -e # 安装配置文件。1. 在github上，下载mmdetection项目文件的源码到本地。二、下载源码并安装配置文件。2. 安装源码中的配置文件。
2025-02-26 13:09:06
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原创 使用MMDetection训练自己的数据集
需要注意，安装与cuda、torch兼容的mmcv库；需要注意，安装与cuda兼容的pytorch版本；需要注意，安装与torch兼容的numpy版本；1. 创建mmdetection的虚拟环境。3. 安装mmdetection所需要的包。2. 安装GPU版本的torch。
2025-02-26 12:54:26
224
原创 Ubuntu下的一些常用指令
文件 unzip filename.zip。3. 移动某个文件夹下全部文件到另一文件夹下。2. 移动某个文件到另一个文件夹下。
2024-11-28 13:29:34
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原创 显卡与GPU(单卡与多卡)
显卡除GPU外，还负责输出图像到显示器及通信。但是，大多数情况下，可以将显卡叫做是GPU。输入命令 nvidia-smi。GPU负责处理图像和视频信息。1. GPU是显卡的核心部件。
2024-11-27 21:41:17
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原创 Ubuntu下的一些常用指令
执行命令来查看图片分辨率 identify -format "%w %h" your_image_file.jpg。查看图片分辨率命令 identify -verbose <想要查看的图片的路径>使用命令行工具打开图片文件所在目录。1. 查看图片的属性。
2024-11-27 21:16:46
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原创 修改YOLOv8网络模型
需要将数据集配置文件下(cfg\datasets\seaships.yaml)，path，train，val，test键配置好正确的地址值。在YOLOv8代码中，模块的存放位置，主要集中在 ultralytics\nn\modules\Conv.py。在YOLOv8中，为新添加的模块配置输入参数列表，在task文件下的parse_model方法中配置。3. 对新添加的模块，配置参数列表 ultralytics\nn\task.py。2. 将新设计好的模块，添加到代码中。
2024-09-28 23:46:04
489
原创 Ubuntu下的一些常用指令
8. 创建一个新环境： conda create -n yolov8 python=3.9.19。2. 查看CUDA版本： nvcc --version 或 nvcc -V。复制命令： Ctrl+Shift+C。粘贴命令： Ctrl+Shift+V。1. 利用Prompt，查看python版本 python -V。3. 查看Ubuntu的版本： lsb_release -a。复制命令： Ctrl+C。粘贴命令： Ctrl+V。5. 显示该位置下的所有文件： ls。
2024-09-10 00:30:29
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原创 Ubuntu中文输入法
3. 安装google拼音输入法 sudo apt install fcitx-googlepinyin。2. 安装fcitx输入法框架 sudo apt install fcitx。1. 将google拼音输入法，设置为最高优先级。1. 更新源 sudo apt update。1. 将键盘输入法系统，切换成Fcitx 4。2. ctrl+空格，可实现中英文切换。打开Ubuntu终端。
2024-09-08 20:50:56
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原创 YOLOv8训练自己的数据集2
注释：导出onnx模型的时候，需要设置opset=11，不然导出模型可能会报错，或者会出现警告。此外，最好设置动态导出onnx，这样模型的输入就不会仅限制在640*640，而可以是任意batch_size，还有任意尺寸的图片了，并且可以同时预测batch_size张图片。验证文件 validation.py。导出文件 exportion.py。验证其实是加载验证集，然后使用best.pt进行推理，得到的各项指标数据。预训练权重文件 yolov8s.pt。
2024-09-07 21:55:34
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原创 YOLOv8训练自己的数据集
注释：在设置模型规模(n，s，m，l，x)的时候，直接通过Model_yaml参数来设置：model_yaml=r"D:\edge\YOLO\YOLOv8_Official_Version\ultralytics\cfg\models\v8\yolov8s.yaml"，虽然该路径下没有yolov8s.yaml的文件，但是v8可以识别出来选择的模型类型。路径：ultralytics\cfg\models\v8\yolov8.yaml 模型加载文件 只需要修改类别数nc即可。train(文件夹)
2024-09-07 21:19:02
3080
空空如也
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