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RSS订阅原创 . : 无法加载文件 C:\Users\29107\Documents\WindowsPowerShell\profile.ps1，因为在此系统上禁止运行脚本。
: 无法加载文件 C:\Users\29107\Documents\WindowsPowerShell\profile.ps1，因为在此系统上禁止运行脚本。打开powershell的时候，报错上面的错误。用管理员方式打开powershell。然后输入Y，即可更改策略。，即脚本执行策略受限。
2025-02-15 17:52:03
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原创 小白也能使用yolov5训练自己的数据集实现目标检测
由于本人也是刚刚入门深度学习的行列，对很多理论知识的了解还不够深入，对yolov5的原理只能简单介绍一下，然后大家如果有什么问题，欢迎在评论区里留言或者私信我，我看到之后会很快恢复，希望大家能够一起进步，也欢迎大家关注我，方便交流。（该流程同时适用于ubuntu系统或者windows）下载好之后的文件分布是这样的然后我们打开data这个文件。
2025-02-14 19:32:43
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原创 从小白教你如何配置ubuntu20.04的一些基础环境（包括安装ubuntu驱动，cuda，cudnn，anaconda，pytorch）
这一条命令是下载cuda的安装包，但是我不建议用这个命令去下载安装包，因为进入英伟达的官网是需要魔法的，魔法的网络可能不稳定，然后你用这个命令直接输入终端进行下载的话，可能下载到因为网络原因报错导致下载的内容不全，建议直接复制wget后面的链接到浏览器中进行下载，比较文档（亲测有效），或者直接点击下面的链接进行下载。首先查看系统支持的最高版本的cuda，下图中箭头指示的是cuda版本12.2，这意味着我们之后安装的cuda版本，不能超过12.2这个版本。（前面的安装选型全选yes，一般是不会有什么问题的）
2025-02-13 19:48:36
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原创 小白也能学会的跨摄像头实现目标追踪和个体识别（YOLOV5+ReID）
0.项目流程在目标追踪与个体识别任务中，我们可以结合 ReID 模型与 YOLO 模型来实现跨摄像头的精准识别。具体流程如下：首先，利用训练好的 YOLO 模型对视频进行逐帧检测，快速定位出感兴趣的目标区域，比如人物。然后，借助已经训练好的 ReID 模型，提取这些由 YOLO 模型检测到的目标区域的特征向量，这些特征向量就像是每个人物的独特 “数字指纹”。当我们需要在视频中搜索特定目标时，先对待搜索目标图片使用 ReID 模型提取其特征向量，再将该特征向量与视频中检测到的目标区域的特征向量进行匹配。
2025-02-12 20:14:49
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原创 手把手教你如何从零开始行人重识别（ReID的训练和测试）
这篇知乎文章中所提到的需要安装的软件包，并且需要在github中下载vision文件是不需要进行操作的，可以忽略，因为该项目是比较久远的项目，然后知乎文章中提到的下载软件包里面的torch环境需要在github中下载，但是实际上现在pytorch的下载已经很简单了，不需要安装它的步骤来。（4） “gt_query”——matlab格式，用于判断一个query的哪些图片是好的匹配（同一个人不同摄像头的图像）和不好的匹配（同一个人同一个摄像头的图像或非同一个人的图像）00 表示手工标注框。
2025-02-11 15:15:27
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原创 AttributeError: Can‘t get attribute ‘SPPF‘ on ＜module ‘models.common‘ from ‘……
我原本使用的ultralytics/yolov5下的分支master的预训练权重yolov5s.pt，这是新的版本，里面包含SPPF模块，但是我的本地yolov5模型的文件中model/common.py不包含SPPF模块（下面是我的模型中的common.py代码）SPPF (Spatial Pyramid Pooling - Fast) 是在较新版本的YOLOv5中引入的模块，而你的代码可能使用的是旧版本的YOLOv5代码库。这个链接下载了yolov5中v5.0标签的预训练权重就可以正常使用了。
2025-02-10 16:10:01
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原创 U盘恢复和ubuntu20.04系统卸载
将四个分区逐个删除，就把ubuntu系统删除干净了（友情提示：删之前要仔细检查删除的区域是否为ubuntu系统的分区，不要误删windows的区域，否则恢复起来较为麻烦，千万不要删除windows的引导区，就是带EFI的标志的区域，不然大概率要重装windows系统，如果不小心误删的话，就先不要重启或者关机，先用硬盘保存一下重要的文件，因为删除EFI引导区，电脑开机或者重启无法识别windows系统的位置，就无法开机）。如果像要将U盘所有空间都释放，就直接删除分区，然后再新建分区。
2025-02-09 13:25:25
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原创 Deepsort+yolov5目标追踪复现
我按照github上的环境配置没有能运行成功，于是我尝试出在该环境下可以能运行成:python=3.8采用conda创建的虚拟环境，使用下面的命令创建虚拟环境然后激活虚拟环境，采用下面命令点击官网，找到torch1.10版本（只要cuda版本小于实际cuda版本就行，不要求）或者直接用下面的命令安装torch（注意：如果电脑使用了梯子等科学上网工具，导致上面的命令无法使用，一直报warning，是因为网络端口无法连接的问题，可以选择重启电脑，但是不要再开梯子就可以成功使用上面的命令了）
2025-02-08 21:36:28
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原创 该文档针对安装ubuntu20.04系统（安装双系统）
对交换区（swap），挂载点（/）,用户区（/home），三者区域的大小比例为1:5:4比较合适，可根据实际情况进行调整。MBR系统分区：分区类型（Partition scheme）选择MBR。点击【用于】 下拉菜单 找到【Ext4日志文件系统】 并点击选取。点击【用于】 下拉菜单 找到【Ext4日志文件系统】 并点击选取。点击【用于】 下拉菜单 找到【EFI系统分区】 并点击选取。点击【用于】 下拉菜单 找到【交换空间】 并点击选取。点击【+】 从空闲分区中分开一部分做安装系统分区。
2025-02-08 15:45:15
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原创 RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_INVALID_VALUE 解决方案之一
报错：RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_INVALID_VALUE when calling `cublasSgemm( handle, opa, opb, m, n, k, &alpha, a, lda, b, ldb, &beta, c, ldc)`unset LD_LIBRARY_PATH 是一个用于清空 Linux 或 Unix 操作系统环境变量 LD_LIBRARY_PATH 的命令。在复现ReID这个项目时，训练特征提取网络模型的发生了以上的报错。
2025-02-07 14:32:28
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原创 ubuntu20.04安装莫名软件后无法进入图像化桌面，一直是处于命令行界面
然后就进入了跟ubuntu系统里面的终端一样的命令，也可以看到系统各种文件（可能会存在一些字符乱码，应该是正常现象），但是我在这个页面进行命令是不能正常运行，输入命令之后，就一直是乱码的状态，就算使用sudo+命令也是一样乱码，只能使用 reboot重启，然后进入选择ubuntu的选项的页面，要选择ubuntu的高级选项，会跳入到一个选择选择内核的页面，选择recovery mode的内核，然后就会进入一个类似于这样的界面。运行完上面的命令，会进入一个选项界面，建议是选择gdm3，而不是lightdm。
2024-12-11 22:37:11
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原创 简单的ubuntu20.04 装驱动drivers的方法(记得重启)
然后点击“应用更改”（一般情况下，这个tested结尾的版本就是系统推荐的版本，可以打开终端，输入命令： ubuntu-drivers devices，我看到网上有很多这样的错误，有一些其他的解决方法，不过我的系统只是重启 reboot 完之后，再输入nvidia-smi就可以显示正常的驱动信息。进入ubuntu20.04系统之后，打卡”软件和更新“这个软件，然后选择这个带（tested结尾的版本）
2024-12-11 21:54:39
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原创 ERROR 2002 (HY000): Can‘t connect to local MySQL server through socket ‘/tmp/mys
通过执行sudo cat /etc/mysql/debian.cnf之后，使用给出的用户名和密码登录时，依然会出现链接补上sock的错误，这个主要原因是因为权限不够，这个时候，可以在登录时的命令前加个sudo，比如sudo mysql -u debian-sys-maint -p。这样就可以顺利进入mysql了后续就可以自己更新密码了(有很多命令报错权限不够，都是加上sudo试一下，大概率都能成功)
2024-11-29 10:16:55
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原创 RuntimeError: CUDA error: out of memory CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some
fuser -v /dev/nvidia*查看进程，使用kill -9 <进程号>或者直接把所有运行的程序关闭，然后再重新打开，就可以进行训练了。
2024-11-24 16:46:19
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深度学习 图像分割 CBAM SE注意力 图像分类 图像修复 ResNet50 U-Net模型
2024-05-24
空空如也
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