随笔分类 - 深度学习
摘要:由于平移、旋转、遮掩等可能将在边缘或很小的特征全部丢掉,因此禁用数据增强操作 yolo = YOLO("yolo11n-cls.yaml").load("yolo11n-cls.pt") results = yolo.train(data='/home/用户名/datasets/classify/d
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摘要:1、魔改的yolo11-cls(主改head.py内容),加载时使用如下方式,否则可能魔改无效 yolo = YOLO("yolo11n-cls.yaml").load("yolo11n-cls.pt") yolo11n-cls.yaml里将nc写成自己的类别数 2、train时data指定的yam
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摘要:当使用export,dynamic=True时,batch和尺寸都是动态的。 若想只有batch动态,修改下图指示代码即可 测试下 yolo.export(format="onnx",imgsz=(224,224),dynamic=True)
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摘要:错误报在了forward里的Conv2d处。原因是函数写在forward里可能默认cpu,如果写在init构造函数里,就不需要再指定cuda。 修改为箭头指示就不再报错了。 【参考】 Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch
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摘要:print打印下模型,可以看到各层的名字(小括号里的是层名) 如果层名是数字,写成 model.model[0].act 来定位到act层 import torch import ultralytics from ultralytics import YOLO yolo = YOLO("yolo11
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摘要:Jetson嵌入式系列模型部署-1_onnx部署jetsonnano-CSDN博客 ,右下角,专栏目录 Jetson Orin NANO jetson-inference:jetson-inference: 提供了一个用于NVIDIA Jetson设备的深度学习推理和实时视觉DNN库,支持多种深度学
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摘要:本篇是总目录的其中一个分支,欢迎查阅总目录 https://www.cnblogs.com/xixixing/p/18501624 本文以cuda11.8版本为例,cuda11.8的官方安装教程参见 https://docs.nvidia.com/cuda/archive/11.8.0/cuda-i
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摘要:虽然 images,labels = next(iter(test_data)) 可以每次1batch获取,但是超级慢,不推荐。 import torch import platform if platform.system() == 'Windows': import matplotlib mat
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摘要:推荐torchinfo,官网地址 TylerYep/torchinfo: View model summaries in PyTorch! torchsummary、torch-summary都用过,还是torchinfo更准,尤其是显示yolo模型的时候。 展示形式如下: 对于一般模型,如resn
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摘要:1、Softmax(dim=1)的含义 num_classes = 2 #几分类问题就写几 resnet50 = models.resnet50(weights=models.ResNet50_Weights.IMAGENET1K_V2) fc_inputs = resnet50.fc.in_fea
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摘要:分为三部分:常用软件、训练用软件、部署用软件 训练都是基于python的,所以安装在虚拟环境里 部署是基于c++的,所以安装在本地 1、常用软件安装 【图像标注工具labelImg】 官方地址 https://github.com/HumanSignal/labelImg ,其中又新出来个工具 Im
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摘要:1、RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same 如上错误是在 torch.onnx.export 时出现的 解决:x造成的,后边加上.
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摘要:以500*332的图为例 import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image img = Image.open('D:/cat.jpg') #缩放成高宽都是256的正方形(小变大的话,是插值不会填充黑边) resize
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摘要:1、样本集下载与划分 下载,https://download.microsoft.com/download/3/E/1/3E1C3F21-ECDB-4869-8368-6DEBA77B919F/kagglecatsanddogs_5340.zip 划分,将Cat和Dog文件夹里的图片按3:1:1复制
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摘要:注意numpy版本不要使用2.x,否则提醒 AttributeError: `np.string_` was removed in the NumPy 2.0 release. Use `np.bytes_` instead. 安装1.x版本,查看版本 conda search numpy 安装1.
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