摘要:前言 博主在运行edgeai_yolov5的时候,出现了一些意料之外的错误,记之。 问题: NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch install
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摘要:问题 conda环境中,遇到opencv的一个错误 Traceback (most recent call last): File "x01export_FasterRCNN_onnx.py", line 30, in <module> cv2.imshow("win", image) cv2.er
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摘要:前言 本文主要介绍darknet的使用过程,包括安装、训练、测试、部署等内容。 一、darknet简介 darknet是基于c和cuda的开源神经网络框架,快速且安装简易,支持cpu和gpu计算。 二、测试
cd /project git clone https://github.com/
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摘要:前言 博主之前使用yolov5进行训练和测试,但是在部署的时候,根据部署平台的不同,实现过程也有所不同。一般对于nvidia的显卡,可以使用pytorch转onnx转tensorrt进行部署,需要熟悉tensorrt的实现过程,甚至cuda编程。也可以根据部署平台的固网文档进行部署,比如高通的SNP
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摘要:问题: RuntimeError: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution 解决方法: 减小batch-size的数值即可; 当我们测试yolov5x.pt这个模型进行预训练的时候,会报Unable to find a va
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摘要:前言 本文主要介绍将labelme标注的文件和数据集转换为coco128格式,同时处理数据集可以用于darknet-yolov3的训练和测试; 操作过程 使用labelme标注数据集,同时将其转为coco128格式; labelme2coco128.py ''' ******************
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摘要:交通标志和信号灯数据集有TT100K(清华腾讯100K数据集)、中国交通标志检测数据集CCTSDB、 Bosch Small Traffic Lights Dataset(BSTLD). 交通信号灯检测系统的数据集有很多,其中包括: LISA: Traffic Light Dataset:由美国加州
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摘要:前言 参考 1. paper_Feature Pyramid Network for Object Detection; 2. 完
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摘要:前言 LISA数据集简介(有交通标志数据集) LISA转COCO格式 LISA转COCO128格式 lisa2coco128.sh #!/bin/bash # Example usage: sh LISA2COCO128.sh -f ../../LISA_Traffic_Light_Dataset
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摘要:前言 之前一直使用命令行界面通过ssh连接远程主机,在小伙伴的建议下使用nomachine远程连接,但是如果远程不连接显示器的话,就无法正常使用,所以需要创建虚拟桌面。 安装nomachine 通过nomachine官网下载安装; 按照官网步骤安装即可,不能连接就重启试试,可能首次远程需要重启才能连
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摘要:前言 调试lisa2coco的代码大时候,列表赋值之后为空。 code >>> a=['go', 'stop', 'stopLeft', 'goLeft', 'warningLeft', 'warning', 'goForward'] >>> type(a) <class 'list'> >>> a
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摘要:前言 将视频转换为视频帧序列 ffmpeg -i input.mp4 -r 30 -f image2 frames/image-%4d.png -r – 设置帧速度。即,每秒提取帧到图像的数字。默认值是 25。 -f – 表示输出格式,即,在我们的实例中是图像。 问题: 博主使用该命令转换成png之
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摘要:前言 修改系统时间 sudo date -s MM/DD/YY //修改日期 sudo date -s hh:mm:ss //修改时间 在修改时间以后,修改硬件CMOS的时间 sudo hwclock --systohc //非常重要,如果没有这一步的话,后面时间还是不准 遗留问题 在TX2上修改之
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