我用的是Win32DiskImager来做的。资源使用的是ubuntu-20.04.6-desktop-amd64.iso。别用低版本，失败很多次之后的教训。重启之后F2进去BIOS设置，将secure boot变为disable。重启之后F12，选择第三个U盘启动进入，之后等待即可。这边分区出来之后，不要分配。磁盘管理-磁盘分区-右键-压缩卷。进入安装界面一直点确定就可以了。

如果要实时读取需要采用while循环。

【代码】如何便捷地使用matplotlib显示opencv的图片。

主流目标检测算法：YOLO系列，它基于anchor来做，少不了要用MNS，导致速度相对较慢。但今天介绍一款DETR，基于VIT的目标检测算法。那么我们需要先深入过一遍VIT。

答：几个预测类别填写几类，0被认为是背景。我们所看到的mask格式是png，但请注意png3通道的值是一模一样的，只需要取出一个通道就可以了。

如果模型最后结果和训练时候的精度对不上。比如训练精度0.99，推理精度0，则应该是模型预处理（归一化部分）有问题。模型推理时候输入的图片的归一化操作，必须和训练模型时候的图片归一化操作一致。

本文记录一下yolov8训练目标检测模型的过程，以及其中的一些需要注意的地方。本人是yolov5直接使用的yolov8，因此本文也记录了与yolov5的训练过程不一样的地方。原创声明：如有转载请注明文章来源。入门yolov8目标检测的步骤：环境配置标注数据集，标注的报错点在这里(以YOLO标注为例)labelimg标注闪退的几种情况详解，报错IndexError: list index out o

本节所用是调用yolov8的函数完成预测，并使用python解析预测结果，并绘制预测结果。

光标移动到方法上面，按shift+tab，弹出文档，连续按选择文档详细程度。

**方法一**：正常一张一张标注，标注完成之后另存一份classes.txt文件。如果打卡发现了classes.txt有误，将正确的复制回来即可。- **方法二**：在第一张中标注所有类别，保存好第一张图片和对应的classes.txt。这样就是从一开始就确定**类别、顺序**。这也是实现**多人同时标注**，并且标注文件一致的有效手段。