在使用YOLO进行目标检测任务时，我们经常会遇到这样的场景：使用make-sense等工具标注完数据后，需要将杂乱的数据整理成YOLO训练所需的格式，并合理划分训练集和验证集。这个过程如果手动操作，不仅繁琐还容易出错。按类别整理和预览标注的图片方便地选择验证集样本自动构建符合YOLO格式的数据集这个工具极大地简化了YOLO数据集的准备过程，使研究人员可以将更多精力放在模型训练和优化上。无论是个人项

如果你还想做别的，可以尝试在虚拟机中运行，否则，你的电脑只能做这个。

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我现在半夜2点56写这个，这脚本是做什么的，注释都有，我就不多说了。很显然，我写的，必出精品，无论是性能取舍，还是质量，都是行业领先的。就说这些，希望帮到你，我是人，不是神，我得休息了。不比在线API差劲。

参数旨在测试cuda是否可用，不要添加任何你的代码文件进去，退出bash容器就会销毁。然后，使用AMD给的docker镜像，这样可以确保环境是可靠的，且不用安装rocm。另外，如果你是因为“AMD Yes”购买了搭载AMD显卡的学妹，可以加我微信。然后进入交互式python测试显卡是否正常工作。如代码块所示，我的可以。首先，确保AMD显卡被识别，使用命令。不过镜像比较大，预估10G左右。的dock

其中， 是要更改属性的文件的路径， 和分别是要设置的属性名称和属性值。如果找到了错误，该命令将尝试自动修复它们。其中， 是要复制的源文件的路径， 是目标文件夹的路径。其中， 是要移动的源文件的路径， 是目标文件夹的路径。

参数旨在测试cuda是否可用，不要添加任何你的代码文件进去，退出bash容器就会销毁。然后，使用AMD给的docker镜像，这样可以确保环境是可靠的，且不用安装rocm。另外，如果你是因为“AMD Yes”购买了搭载AMD显卡的学妹，可以加我微信。然后进入交互式python测试显卡是否正常工作。如代码块所示，我的可以。首先，确保AMD显卡被识别，使用命令。不过镜像比较大，预估10G左右。的dock

项目没有使用显式的图数据库或图数据结构，但有一些关系和嵌套的特性。无限上下文的读写操作由与用户对话的同一个LLM来执行，通过函数调用进行管理。

# 早期痛点识别图片中的物体，早期可以使用Yolo但是缺点也很明显：- 训练时间长- 成本高- 泛华性能差- 通用识别领域覆盖有限优点：- 特殊领域识别# 大模型出现大模型出现后，一些大模型对接了图片识别相关的模型，实现了图片识别，然后转换成文本再返回给大模型。这样，基本实现了识别图片中存在的物体，但是仍然无法代替一般的Yolo应用，因为它无法提供物体在图片中的坐标信息。因为图片模型“转换成文本再