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RSS订阅原创 Jetson Xavier NX安装CUDA加速的OpenCV
我们使用SDKManager刷机完成后，使用jtop查看，发现OpenCV 是不带CUDA加速的，因此，我们需要安装CUDA加速的OpenCV，这样后续在使用的时候速度会快很多。
2025-03-10 16:47:24
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原创 Jetson Xavier NX 刷机SDKManager全流程(详细小白必看)
系统烧录完毕后，将SSD固态硬盘插入Jetson中，并将存储在eMMC中的系统迁移至SSD中，设置从SSD启动系统。在此过程中，弹出如下界面，忘记截图了，（找的网图），选择USB、其他都不需要改变，输入jetson的账户和密码即可。将jetson的跳线帽去掉，usb线继续连接虚拟机，打开sdkmanager，这次选择其他组件，不选择os。首先进入jetson刷机后的系统，找到disk磁盘工具，找到插入的ssd硬盘，格式化，然后进行分区。（2）之前板子有系统，但是系统有点旧，版本老，不适用于目前的主流模型。
2025-03-10 16:34:53
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原创 YOLOv11改进-添加自适应阈值焦点损失ATFL函数（解决类别不平衡）
焦点损失（Focal Loss）的核心思想是对那些容易分类的负样本减少损失权重，增强难分类样本的损失。ATFL扩展了这一机制，使得不同难度的样本能够根据自适应的阈值进行不同的损失加权，从而提高训练的效果。在数据中某些类别样本较少或较难分类时，ATFL会自动增强对这些类别的关注，从而改善模型的性能，特别是在目标检测、分类任务中应用时。：通过动态调整阈值，ATFL不仅可以减少对易分类样本的过度训练，还能加强对困难样本的训练，从而提升模型在难样本上的性能。添加完毕后，保存，正常进行训练即可调用ATFL损失。
2025-01-03 11:38:47
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原创 (亲测好用)VSCode连接远程服务器跑深度学习(傻瓜教程)
Visual Studio Code (VSCode) 是由微软开发的一个轻量级、跨平台的源代码编辑器。它可以运行在 Windows、macOS 和 Linux 操作系统上，广泛用于开发多种编程语言的项目，特别是前端和后端开发。VSCode 本身并不是一个完整的 IDE（集成开发环境），但通过插件扩展，可以为用户提供类似于 IDE 的体验。
2024-12-14 18:41:45
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原创 (报错解决)[E:onnxruntime:Default, provider_bridge_ort.cc:1862 TryGetProviderInfo_CUDA]
我是将onnxruntime-gpu==1.20.1降级到1.18.0即可使用GPU推理。原因是onnxruntime-gpu版本和当前设备CUDA和Cudnn版本不匹配导致。前往onnxruntime官网查询匹配版本，安装指定版本即可。以上报错会导致不能使用GPU推理而使用CPU执行推理。
2024-12-12 16:54:01
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原创 (报错解决)ImportError: cannot import name ‘datapoints‘ from ‘torchvision‘
更换torch版本，需要降级，才能正常运行。将torch2.2.2降级到2.0.1成功解决报错问题。如何降级：重新创建虚拟环境，安装对应版本的torch即可，或者先卸载原来torch，再安装。
2024-12-09 20:54:59
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原创 coco数据集标签可视化（图片上画标注文件的检测框）
当我们在网上下载或者自己转换coco数据集时，想要验证转换或者下载的数据集标签是否正确。可以将标注框在原图上进行绘制，从而可以直观看到标签是否正确。
2024-12-08 21:32:07
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原创 YOLO格式txt文件数据增强，水平/垂直翻转、明亮度、饱和度、高斯、椒盐噪声等
【代码】YOLO格式txt文件数据增强，水平/垂直翻转、明亮度、饱和度、高斯、椒盐噪声等。
2024-11-12 17:22:45
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原创 批量修改YOLO格式的标注类别
假如你有一个YOLO格式的数据集，标注类别为0，1，2，3四个类别标签。如果你想删除标签1，只保留0，2，3类别的标注信息，或者想将标签0和标签1合并为标签1，只剩下标签1，2，3。等类似的标签修改问题。
2024-10-24 14:19:02
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原创 Remote Sensing(MDPI)期刊投稿历程(CV方向)
期刊官网：https://www.mdpi.com/journal/remotesensing影响因子（2024）：4.2分区：JCR:Q1。中科院二区版面费：2700瑞士法郎（约21000rmb）
2024-08-28 18:16:11
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原创 YOLOv8可视化界面，web网页端检测
YOLOv8可视化界面，web网页端检测。支持图片检测，视频检测，摄像头检测等，支持检测、分割等多种任务，实时显示检测画面。支持自定义数据集，计数，……
2024-06-14 08:00:00
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原创 YOLOv8可视化界面PYQT5
yolov8，可视化界面pyqt。支持图片检测，视频检测，摄像头检测等，实时显示检测画面。支持自定义数据集，计数，fps展示……,即插即用，无需更改太多代码
2024-06-13 10:41:27
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原创 Pycharm链接远程服务器GPU跑深度学习模型
注：使用远程服务器运行代码时，服务器上一定要有项目代码、数据，只在自己电脑本地有是不行的。点击加号，在右侧填写远程服务器的HOST IP地址，User name ，password，填写完毕后点击Test connection，弹出连接成功即可，表明连接到远程服务器了。使用服务器前，确保服务器是开着的，如果需要往服务器上下载东西，比如安装Python包等，需要确保服务器已经联网，否则安装环境包时会出错，无法访问地址。点击＋，选择SFTP，输入服务器名称(随意)，点击OK，就创建好了。
2024-05-07 16:50:01
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原创 EndNote导入参考文献，期刊名称无法识别，丢失Journal
解决方法也非常简单，修改当前版本EndNote软件的导入过滤器文件即可。点击直达官方下载地址中，下载最新的Filter即可。下载好后，进入本地EndNote软件的安装路径，并找到其中的Filters文件夹。将下载好的 EndNote Import.enf 文件 复制粘贴到Filters文件夹中，进行替换即可。最后，我们再双击.enw等格式的文献数据库导入文件，可以看到导入的参考文献就可以正常显示期刊名称了，且作者列表中也不会再出现期刊名称了。
2024-04-21 18:08:41
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原创 Python直方图处理(直方图均衡化、规定化)
② GML单映射的实现原理是：首先计算原始图像和规定目标的累计直方图（将统计直方图归一化到(0, 1)之间，再计算累计概率分布函数），然后对原图像的累计直方图进行分组：先在原图像的累计直方图中找到与目标直方图的每个灰度值距离最近的点（如下图的所示的 0→3；① SML单映射的实现原理是：首先计算原始图像和规定目标的累计直方图（将统计直方图归一化到(0, 1)之间，再计算累计概率分布函数），然后对原图像的累计直方图寻求一一映射关系（每个灰度值映射到与目标的累计直方图最近的点）。
2024-04-08 10:32:38
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原创 YOLOV5目标检测模型识别人脸
GPU（图像处理器）和CPU（中央处理器）在设计上的主要差异在于GPU有更多的运算单元（如图中绿色的ALU），而Control和Cache单元不如CPU多，这是因为GPU在进行并行计算的时候每个运算单元都是执行相同的程序，而不需要太多的控制。首先是模型的训练轮次epochs，为了节省时间且能反应计算机性能和结果准确度，我们选择100轮，batch-size就是一次往GPU塞多少张图片了,决定了显存占用大小,workers指数据装载时cpu所使用的线程数。箭头1中需要将训练和测试的数据集的路径填上；
2024-04-07 11:11:41
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原创 利用Anaconda安装pytorch深度学习环境---免额外安装CUDA和cudnn
打开pytorch的官网https://pytorch.org/，我们通过驱动检测到我的显卡为 MX250，最高支持cuda11.7版本，所以我们选择cuda11.3版本的cuda，然后将下面红色框框中的内容复制下来，不要把后面的-c pytorch -c conda-forge复制下来，因为这样运行就是还是在国外源下载，这样就会很慢。之前我们在利用GPU进行深度学习的时候，都要去NVIDIA的官网下载CUDA的安装程序和cudnn的压缩包，然后再进行很繁琐的系统环境配置。已经亲自尝试过了，是可以的。
2024-04-07 11:05:07
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原创 Linux服务器命令(查看、杀死进程)
查看显卡占用进程号：fuser -v /dev/nvidia0。正常杀死进程： kill -15 pid号。强制杀死进程： kill -9 pid号。查看显卡占用：nvitop。
2024-04-06 12:48:00
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原创 YOLOv8添加CBAM注意力机制(模型改进)
CBAM就是将通道注意力模块和空间注意力模块的输出特征逐元素相乘，得到最终的注意力增强特征。这个增强的特征将用作后续网络层的输入，以在保留关键信息的同时，抑制噪声和无关信息。原文实验证明先进行通道维度的整合，再进行空间维度的整合，模型效果更好。CBAM的主要目标是通过在CNN中引入通道注意力和空间注意力来提高模型的感知能力，从而在不增加网络复杂性的情况下改善性能。这两个模块可以分别嵌入到CNN中的不同层，以增强特征表示。然后在下图中指定位置，加入‘CBAM’的引用。
2024-04-04 14:44:30
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原创 YOLOv8训练自定义数据集模型
首先找到，ultralytocs/cfg/default.yaml文件，修改文件中的相关配置，如：task:detect mode:train model:模型文件yolov8n.yaml的位置 data: 数据文件data.yaml的位置 以及一些基本的参数设置，epochs 、batch 、workers、imgsz、device等。.whl进行安装，安装后进行检测，print(torch. --vison-- ).yaml是从0重新训练一个新的模型，自定义模型。
2024-04-02 15:43:03
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原创 （训练集、验证集、测试集）数据集划分（YOLO为例）
只需修改代码最后四行：所有的图片路径、YOLO格式的标签路径、最终划分后的文件夹目录、以及划分比例8：1：1。
2024-04-02 15:35:54
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原创 农林类计算机研究生可投期刊SCI推荐
webset：https://www.sciencedirect.com/journal/computers-and-electronics-in-agriculturewebset：https://www.frontiersin.org/journals/plant-sciencewebset：https://www.sciencedirect.com/journal/european-journal-of-agronomywebset：https://www.sciencedirect.com/jour
2024-04-02 10:11:31
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原创 Git原理及使用
Git是一个免费开源的分布式版本控制系统，由Linux的创始人Linus Torvalds为了管理Linux内核开发而创建。Git被设计用于高效管理从小型到大型的各个项目的版本，支持分布式开发和离线开发，在本地存储完整的代码历史记录，允许开发者在脱离网络连接的情况下工作，同时支持多人并行开发。Git以文件快照的形式存储版本信息，而不是记录每个版本的变化，这种设计使得Git既高效又强大。
2024-04-02 09:49:48
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原创 Jetson Xavier NX上部署运行TensorRT加速的YOLOv8模型(50+FPS)
将训练后的模型文件best.pt，在个人电脑上转换为中间格式ONNX，命令如下其中simplify表示是否对onnx文件进行简化，需安装onnx-simplifierdynamic表示是否动态导出模型，false表示每次推理batch只能为1然后将导出的best.onnx文件拷贝到Jetson Xavier NX上。将代码下载至jetson上：https://github.com/FeiYull/TensorRT-Alpha进入到下载好的文件夹里，设置自己开发板的TensorRT路径。将ONNX文件转
2024-03-18 17:52:17
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