YOLOv5训练数据提示No labels found、with_suffix(suffix) 替换扩展名，返回新的路径，扩展名存在则不变、yolov5训练时出现WARNING: Ignoring corrupted image and/or label

单工通信、半双工通信和全双工通信的区别

目录1.数据集制作1.1 labelme安装使用2.数据集与模型配置2.1存放数据集2.2 修改data->XYB.yaml和LabelmeToXYB.py的参数2.3配置环境和下载模型所需的依赖3.训练和测试3.1训练3.2测试程序使用教程使用的yolov5代码存放在了百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/15za5jbdWwne2O1-AT4DgSg提取码：2x

空洞卷积及其pytorch实现

我的是windows点击双击运行exe文件，许可协议，直接点击next到第二步。选择安装目录，点击[next]到第三步选择安装组件，按需勾选，点击[next]到第四步。选择开始菜单文件夹，默认即可，下面选项不要勾，点击[next]到第五步。选择Git默认编辑器，默认是vim编辑器，vim是纯命令行初始化项目(仓库)的主干名字，第一种是让Git自己选择，默认是master，第二种是我们自行决定，默认

semseg-master的github链接：semseg一、数据处理在制作dataset的时候，label直接读取label = cv2.imread(label_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# GRAY 1 channel ndarray with shape H * W调试代码发现读取的是file:///media/D_4TB/zhouhongjie/1.few-s

训练模型过程中，会遇到很多的随机性设置，设置随机性并多次实验的结果更加有说服力。但是现在发论文越来越要求模型的可复现性，这时候不得不控制代码的随机性问题且每次随机的初始权重一样，有利于实验的比较和改进简单的说，计算机中生成随机数的过程并不随机百，但是其初始数（种子）是随机的。在深度学习中，（比如深度神经网络）我们常常需要对网络中超参数设定初始值，比如权重，在这里我们需要用到一些生成随机数的函数，这

git clone 遇到问题：fatal: unable to access 'https://github.comxxxxxxxxxxx': Failed to connect to xxxxxxxxxxxxx将命令行里的http改为git重新执行。即改为git clone git://github.comxxxxxxxxxx

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YOLO等目标检测模型的非极大值抑制NMS和评价指标(Acc, Precision, Recall, AP, mAP, RoI)、YOLOv5中mAP@0.5与mAP@0.5:0.95的含义