04 2019 档案
摘要：1、首先从官方下载mask_rcnn源码https://github.com/matterport/Mask_RCNN 2、当制作自己的数据集的时候，图片的大小一定要记得修改，长宽都要修改为修改为2的6次方的倍数，不然训练的时候会报错，来看源代码： 2、首先将demo.ipynb转换成demo.py
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摘要：在运行maskrcnn时，会碰到训练不动的问题，就卡在这儿 然后根据一些博主建议，用最新的mrcnn代码代码试了试，这回会报错了 然后用nvidia-smi在cmd试了试，果然GPU又挂了，之前就一直出现GPU训练一次后会挂掉，必须重启电脑才行 查询一些博客才知道可能是CUDA版本和驱动问题，我觉得
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摘要：训练maskrcnn时，出现了 failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected 一开始以为是自己没有把cuda安装好，在排查安装问题，发现没有问题后重启电脑，运行 import tenso
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摘要：这是在anaconda下安装labelme 安装好后在cmd输入activate labelme激活labelme环境 在输入labelme运行程序 通过open读取文件，选择create polygons对想要的区域进行编辑 随后会生成如下文件： 找到labelme安装路径下的script，找到l
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摘要：在使用Anaconda3时出现： conda：未找到命令最后发现每次开机后都要运行一个命令才行：export PATH=~/anaconda3/bin:sudo gedit /etc/profile，打开profile文件。 2、在文件末尾添加一行：
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摘要：在复现lightheadrcnn时，碰到这么一句 bash make.sh 下载cygwin安装 在cygwin安装过程中，在选择安装包的时候找到Devel 再在Devel里面找到make，勾选make 然后正常安装就能使用make了
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摘要：在运行lightheadrcnn做test时，提示缺少easydict 不知道什么原因，用pip install easydict或者conda install easydict都没有用，不能安装easydict 最后只能选择离线安装了 先到到官网下载安装包https://pypi.python.o
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摘要：由于项目需求，得用tensorflow完成，只能将mxnet的学习先放在一边，开始用tensorflow，废话不多说 首先安装anaconda+vs2015+cuda8.0+cudnn6.0 首先安装的anaconda自带3.7版本的python，但tensorflow并不支持，后来换成3.6.5版
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