ubuntu18.04环境下配置opencv c++环境(make实现cpp编译)

安装环境:ubuntu18.04

opencv包:opencv-3.4.15

1.确保你的ubuntu可以联网

大多数如果初始不是ubuntu等linux系统,有可能本来支持windows,但是换了linux之后就wifi模块就不支持了,给配环境造成了很大的困扰,尤其是一些微型计算机。

2.配置环境前的准备(ubuntu源文件配置)

这是清华大学的镜像使用帮助站,根据自己的系统打开路径 /etc/apt/sources.list,根据版本选择将系统自带的该文件做个备份,将该文件替换为下面内容即可,如果里面啥也没有就直接加上去。

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/

3.进入root模式

如果没有root密码最好设置一个;

sudo passwd

修改好密码后;

sudo -i

输入密码进入root模式(下方指令如果你没进入root就要加sudo,进入了不用加也没事)。
更新数据包

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

<

### 解决 PP-OCRv4 出现的错误 当遇到 `WARNING: The pretrained params backbone.blocks2.0.dw_conv.lab.scale not in model` 这样的警告时,这通常意味着预训练模型中的某些参数未能匹配到当前配置下的模型结构中[^2]。 对于此问题的一个有效解决方案是采用特定配置文件来适配预训练权重。具体操作方法如下: 通过指定配置文件 `ch_PP-OCRv4_det_student.yml` 并利用已有的最佳精度预训练模型 (`best_accuracy`) 来启动训练过程可以绕过上述不兼容的问题。执行命令如下所示: ```bash python3 tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_det_student.yml ``` 该方案不仅解决了参数缺失带来的警告,还能够继续基于高质量的预训练成果进行微调,从而提升最终检测效果。 关于蒸馏的概念,在机器学习领域内指的是将大型复杂网络(teacher 模型)的知识迁移到小型简单网络(student 模型)。这里 student 和 teacher 的关系是指两个不同规模或架构的神经网络之间的指导与被指导的关系;其中 teacher 已经经过充分训练并具有良好的性能,而 student 则试图模仿前者的行为模式以达到相似的效果但保持更高效的计算特性。 至于提到的 `Traceback` 错误信息部分,由于未提供具体的跟踪堆栈详情,难以给出针对性建议。不过一般而言,这类报错往往涉及代码逻辑错误或是环境配置不当等问题。为了更好地帮助定位和解决问题,推荐记录完整的异常日志,并仔细检查最近修改过的代码片段以及确认依赖库版本的一致性。
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