03 2024 档案
摘要：查看pillow版本：pip show pillow 降低pillow版本：pip install Pillow==9.4.0 激活conda环境：conda activate pytorch yolov8d测试：yolo task=detect mode=predict model=yolov8n
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摘要：1.下载地址:https://github.com/bubbliiiing/faster-rcnn-pytorch 2.环境搭建过程参考yolov8地址：https://www.cnblogs.com/czeyu/p/18068440 3.将下载后的代码包解压后打开，配置解释器 4.进行测试，下载权
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摘要：1.进入服务器官网后注册并登录.地址：https://www.autodl.com/home 2.根据实际情况进行选择 3.进行配置 4.进入yolov8环境中 5.进入终端在ultralytics文件夹下使用python train_v8.py命令即可运行测试用例
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摘要：本教程为GPU配置方法 1.下载yolov8项目 将其直接下载解压即可，地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics 2.CUDA 打开NVIDIA控制面板->帮助->系统信息->组件查看显卡支持最高得到版本。下载链接：https://developer
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摘要：1.什么是yolov8 yolov8是一个目标检测算法，支持图像分类、物体检测和实例分割等多种视觉AI任务，它可以在从CPU到GPU的各种硬件平台上运行。 2.yolo的优点 (1)yolo属于单阶段算法、速度快可用于实时数据处理 (2)yolo能够基于整张图片进行边界预测，其他传统方法只能根据图片
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