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Conda环境搭建以及激活

0. 前言conda可以创造出不同的环境空间,满足多python或不同的依赖包版本的快速切换,通俗的来说,可以直接切换环境。1. 环境准备先界面话安装anaconda32. 创建环境conda create -n pytorch python=3.6注:创建名称为pytorch,python版本为3.6的环境3. 激活以及切换环境conda activate pytorch4. 退出环境conda

#pytorch#python#pycharm
conda创建环境网络报错解决办法

conda创建环境网络报错解决办法

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#conda
Anomalib:异常检测的深度学习库 -- 应用Anomalib训练自己的图片

其他参考资料:https://paperswithcode.com/paper/efficientad-accurate-visual-anomaly-detection。Github链接:https://github.com/openvinotoolkit/anomalib/blob/main/README.md。论文链接:https://arxiv.org/pdf/2202.08341v1.p

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#深度学习#人工智能
目标检测之COCO评价指标

一、基础概念TP: IoU>0.5的检测框数量(同一Ground Truth只计算一次)FP: IoU<=0.5的检测框,或者是检测到同一个GT的多余检测框的数量FN: 没有检测到的GT的数量Precision: TP / (TP + FP)Recall: TP / (TP + FN)PR曲线: Precision-Recall曲线AP: PR曲线下面积mAP: mean Averag

#深度学习#目标检测
Conda环境搭建以及激活

0. 前言conda可以创造出不同的环境空间,满足多python或不同的依赖包版本的快速切换,通俗的来说,可以直接切换环境。1. 环境准备先界面话安装anaconda32. 创建环境conda create -n pytorch python=3.6注:创建名称为pytorch,python版本为3.6的环境3. 激活以及切换环境conda activate pytorch4. 退出环境conda

#pytorch#python#pycharm
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