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yolo(ultralytics)训练完成后,增加epoch继续训练

总结,想对已经训练完成后的模型增加epoch继续训练,本质上还是用到了resume机制,但是如果直接用resume脚本,yolo会报已经训练完成,无需resume的错误,因此,本次要将训练参数self.epochs(总训练轮次)强制修改为新增加的,start_epoch强制修改为最后一个轮次。训练完后,对ultralytics/engine/trainer.py所做的所有更改撤销,不然下一次训练时

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#人工智能#机器学习
coco(json)、yolo(txt)、voc(xml)标注格式的相互转换

一般都是用labeleme进行标注 标注格式都是json。

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#json#xml
在网页爬虫中出现了requests.exceptions.SSLError: HTTPSConnectionPool(host=‘www.tvmao.com‘, port=443)问题

说是:请求异常,连接超过最大连接次数,最后是因为证书认证失败。请注意,这只是一种权宜之计,不建议在生产环境中使用。url就是放网页的链接的。

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#爬虫
jetson 安装 pycuda

pycuda 官方下载地址https://pypi.org/project/pycuda/#history。查看cuda 版本,若出现版本和位置,则继续;打开文件后,在最后添加如下信息:(根据自己cuda版本进行编辑)

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#linux#ubuntu
This application failed to start because no Qt platform plugin could beinitialized的解决办法

将PyQt5路径下Qt5的plugins\platforms添加到系统环境变量中用户变量里。我的路径如下:D:\anaconda3\envs\yolov8\Lib\site-packages\PyQt5\Qt5\plugins\platforms。变量值:D:\anaconda3\envs\yolov8\Lib\site-packages\PyQt5\Qt5\plugins\platforms。此

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#qt#开发语言
DroneVenicle数据集去除白边并将xml转换成YOLO格式(txt)

DroneVehicle数据集由无人机采集的56,878张图像组成,其中一半是RGB图像,其余为红外图像为这五个类别制作了带有定向边界框的丰富注释。

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#python
使用windows批量解压和布局ImageNet ISLVRC2012数据集

使用的系统是windows,找到的解压命令很多都linux系统中的,为了能在windows系统下使用,因此下载Git这个软件,在其中的Git Bash中使用以下命令,因为Git Bash集成了很多linux的命令,方便我们的使用。

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#linux#git#bash
TypeError: ‘type‘ object is not subscriptable

【代码】TypeError: ‘type‘ object is not subscriptable。

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#深度学习#机器学习#人工智能
ckpt、pt、pth的相互转换

【代码】ckpt、pt、pth的相互转换。

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#深度学习#机器学习#pytorch
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