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RSS订阅原创 在指定文件夹里找到文件名字相同的文件，并保存到指定的文件夹内
49行，看找的文件夹文件后缀是啥，这里是.xml。47行，看是啥文件，是.jpg还是其他。46行，是参考文件夹的路径，48行，就是要找的文件夹路径，50行，保存指定的路径。
2024-08-01 09:36:02
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原创 yolov7报错：No loop matching the specified signature and casting was found for ufunc greater
在运行yolov7的train.py报错查了一下，主要两个方面去试试。
2024-05-14 15:52:48
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原创 使用train.py----yolov7
一般就这几个参数设置就可以了，在训练的时候，先选择自己的环境。训练有两种方法，一个是在终端输入指令训练，一个是点击训练按钮训练。
2024-05-12 19:05:38
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原创 从0开始配置环境-yolov7
在此之前，先把编译器选一下还有anaconda下载好了还有就是大家都用的pycharm或者vscode，这俩都可以，pycharm下载社区版的就够用了。下载好之后，为了使用方便，可以安装一下中文插件，这在csdn上搜索一下就有很多教程的。在开始之前，先看一下自己电脑的配置，看看有没有显卡。打开任务管理器，点击性能，列表里就有。
2024-05-10 11:18:38
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原创 pyqt6的安装，使用-1
pyqt6安装的话，在自己所用的环境里安就可以，之前写有yolov5,yolov8的环境配置，python3.8的我安装就没有问题，打开anaconda，激活自己的环境。这个安装完了之后，会有个exe文件，点开就可以自己去设置一些按钮，界面设计的东西，位置在anaconda配置的环境目录下面。就是这个 designer.exe。点开之后就可以去设计ui界面了。以我的为例，我的环境名字是v8。具体的看看自己的位置在哪里。
2024-05-06 11:01:44
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原创 划分数据集2，详细说明
我说明一下，比如我有100张图，我对这些图片进行标注了，那么对应的标注文件数量也应该是100个的，大家检查一下，看看自己有没有漏标的之类的东西。标注的文件：如果是xml格式的话，放在Annotations里，如果是txt格式的话，放在txt里，这些文件放在对应的文件夹之后，就可以开始划分了。我再详细说一下自己标注的文件放在什么位置。自己的数据集分为，图片部分和标注文件部分。自己的图片的话，放在JPEGImages。打开VOCdevkit文件夹。我发的文件里有这几个文件。在dataset里面有。
2024-04-25 16:02:48
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原创 跑代码时，如何去设置合适的batchsize
一般设置batchsize大小都是2的指数倍设置的，我如果加大的话，那就是翻倍的，这样我的显存就容不下了，所以说现在来说我的这个就是在自己设备里能开到的最大batchsize了。并且在用cpu跑的时候把浏览器啥的都关了，这些也都会占用内存和cpu利用率的。跑的时候没有显示占多少，打开任务管理器看内存占用情况。使用GPU的时候，首先要看看自己的设备显存是多少，显示训练占用内存是2.3G，而我的显存是4G。这时候我的电脑内存差不多满了，就不能再加大了。我的设备就是4G显存的，
2024-04-24 17:20:35
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原创 RuntimeError: Dataset ‘data.yaml‘ error ‘data.yaml‘ does not exist，使用绝对路径试一下
有时运行还会报错的话，试一下绝对路径。右击data.yaml，复制路径。这个放在data路径里面。再试试，看看有没有解决。
2024-04-24 16:07:48
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原创 yolov8入门--开始训练模型--报错解决方案-RuntimeError: Dataset ‘data.yaml‘ error Dataset ‘data.yaml‘ images not foun
对以上内容进行解释，第一个yolov8n.yaml并没有在ultralytics/cfg/models/v8找到对应的，是因为yolov8后面加上那个后缀就是哪个了，如果你想用yolov8m.yaml，直接改成yolov8m.yaml就可以了。batch是设置一批次跑几个，这个看自己显存设置，显存大就设置大，小就设置小，如果用cpu的话还是设置小一些吧，不能为0，最小1。我在这两行前面加了注释，就是前面加了#，就解决了，遇到这种情况可以试试。imgsz是图象的大小，这个看你数据吧，动不动都无所谓。
2024-04-23 15:56:18
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原创 在训练中使用预训练权重，与模型大小的讲解，yolov5为例
就是大佬们拿大量数据去训练出来的好的结果，就说权重，人家的权重对复杂的数据都有好的提取效果，那么自己在训练时使用预训练权重，就好比，成龙附在你的身体上去打架。他们就这点区别，但是在训练的时候，使用预训练权重和对应的yaml文件要对上号，比如用yolov5s,pt权重，就用对应的yolov5s.yaml。其实打开yaml文件来看，他们的东西都一样的，不一样的地方在于上面的两个地方，点蓝色的字就是下载对应模型大小的预训练权重。接下来是说yaml的区别，smln这种的。先介绍一下预训练权重。
2024-04-21 21:02:30
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原创 vscode配置anaconda环境
比如我要找我的一个名为yolov8的，就是在环境的文件夹里最下面的python.exe。如果没有，还是 按住ctrl+shift+p键。首先得知道anaconda配置的环境位置。找的就是环境里面的python.exe。然后随便打开一个.py文件，看看右下角。按住ctrl+shift+p键。下面都已经读取了，直接选就行了。
2024-04-21 17:55:31
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原创 YOLOv8操作指南-下载+配置环境
1是稳定版的意思，2是windows系统，3是安装指令，4是语言，5是选设备，这里选择的是CPU，我的是英伟达3050的，跑的都说用N卡，看看你的上面有没有写NVIDIA。根据README文档，显示，需要安装ultralytics包。然后是下载pytorch，就把之前的那个指令复制一下，回车。注意哈，创建的python版本得是大于等于3.8的。会显示很多乱七八糟的东西，等着吧，等下载完了。就这个，在创建的环境里安装这个就可以了。这里知道吧，安装到自己指定的环境里面。这个又显示出来了，就说明安装好了。
2024-04-21 16:52:38
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原创 新手指南--如何去下载yolov5，如何找代码下载代码
Ultralytics是一个与人工智能领域相关的私人技术公司，专注于机器学习和神经网络的研究与开发。下载下来后解压了就可以用了，后面就是配环境的内容。大家可以看我写的其他文章，有说明。先点code，然后下面有个 Download ZIP，点一下就可以下载了。第一个这个ultralytics/yolov5就是u版的。因为github是外国网站，可能会很慢，或者连不上。一般下载的都是ultralytics版本的。下载代码大家都会去一个网站，github。我把连接发一下，大家可以从这里下载。
2024-04-18 16:24:48
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原创 YOLOV5--如何更换yaml文件，什么是yaml文件
比如我们从官方那下载的yolov5算法，里面的models文件夹里保存的就是不同大小的yaml文件，这里面有s,m,l,n,x分别代表着模型大小的不同，yaml文件定义了神经网络的结构。一般来说很多人使用的就是yolov5s大小的，但是有时候会有着精度低的影响，这就可以考虑一下yolov5m或者l甚至n了。在官方下载的yolov5项目里面，有一个models的文件夹，这里面放的就是yaml文件。将原本的换成对应的就可以了，比如说我要换m大小的。如果想换其他大小的，对应着换就可以了。
2024-04-18 15:51:07
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原创 YOLOV5，查看自己的IOU，并更换
这里显示的yolov5默认的IOU为CIOU。在train.py里 按Ctrl+F键，就在这里，把CIoU换成GIoU就可以了。按住Ctrl点compute_loss。去更换IOU，yolov5自带有几个。下面有个compute_loss。若要替换的话，比如使用Giou。这里就是几个自带的IOU。（这里是等号的右边那个）或者按Ctrl+F,搜。
2024-04-10 09:52:08
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原创 使用pycharm选择conda配好的环境
解释器的路径是 anaconda\envs下面你的环境名字里面的python.exe，选择你的环境里面的python.exe就可以了。我的pycharm是2022的。
2024-04-03 15:34:57
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原创 使用cpu，对深度学习环境的配置，yolov5的运行
然后就去安装其他的东西了，在yolov5官方代码里有个requirements.txt文件，这俩点不管哪个都可以，点开后是这样的（我点的是下面的 Anaconda Prompt）这里声明一下，我创建的环境名字叫yolov5，python版本选用的是3.8的。当前面出现了yolov5的时候就代表着你已经进入了yolov5的环境里了。由于这个是cpu版本的，直接先安装一下cpu的torch。然后就出现很多行安装的东西，这就代表着在安装了。在编译器打开要做的yolov5的项目，接下来就是配置环境了----
2024-04-03 10:42:29
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原创 yaml文件解读----yaml文件理解----深度学习模型yaml文件解读
64, 6, 2, 2]：64：该层的输出通道数为64（通道数为64代表着卷积核的数量也是64个，每一层都有一个卷积核，64层代表着64个卷积核）；6：滤波器的大小（表示使用6X6的卷积核）；padding填充， stride步长，padding填充使得图像在卷积后有相同的大小。##from：从哪个层开始，-1表示上一层，0表示第一层，1表示第二层，2表示第三层，以此类推。##args：模块的参数，具体看模块定义的要求。##module：模块的类型，就是模块的名字。比如在yolo模型中它有个。
2024-01-24 16:19:28
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原创 安装cuda报错The following processes must be stopped before the Nsight Visual studio Edition installation
Running ProcessesThe following processes must be stopped before the Nsight Visual studio Edition installation can proceed:Performance Monitor(Process ID: 5844)
2023-09-28 08:35:06
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转载 anaconda：This application failed to start because no Qt platform plugin could be initialized.
conda环境下的qt报错：This application failed to start because no Qt platform plugin could be initialized.Reinstalling the application may fix this problem.Available platform plugins are:minimal,offscreen,webgl,windows.
2022-10-25 16:15:54
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深度学习-标注软件-labellmg标注软件-目标检测
2024-01-24
空空如也
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