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- @m0_54111890
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目标检测——手把手带你实现SSD（Single Shot MultiBox Detector）训练和检测自己的数据集
一、概述：1. 在GitHub上下载SSD模型代码2. 准备自己的VOC数据集3. 搭建Ｐｙｔｏｒｃｈ环境4. 用Ｐｙｔｏｒｃｈ框架在Ｐｙｃｈａｒｍ中跑模型5. 遇到的问题和解决方法6. 模型预测效果的检验和检测指标的查看二、本文使用电脑配置：硬件：联想拯救者R9000P 2021（R7 5800H/16GB/512GB/RTX3070）软件：Win10系统、Anaconda3、Python3.8
手把手进行深度学习环境配置
本文为深度学习conda虚拟环境编译器的创建过程，本文仅为本人学习记录资料，别无他用，经验借鉴，转载的以及参考的链接已在文章中及时标出。
SyntaxError: (unicode error) ‘unicodeescape’ codec can’t decode bytes异常的解冲方法，亲测有效
算法复现过程中遇到SyntaxError的问题解决
手把手进行深度学习环境配置
本文为深度学习conda虚拟环境编译器的创建过程，本文仅为本人学习记录资料，别无他用，经验借鉴，转载的以及参考的链接已在文章中及时标出。
可视化学习笔记1-pytorch tensorboard可视化events.out.tfevents文件
我训练生成的权重文件为：events.out.tfevents.1732456971.LAPTOP-MRN4TQDF.7184.0。文件夹路径为：E:\TEED\TEED-main\checkpoints\NYUD。
可视化学习笔记1-pytorch tensorboard可视化events.out.tfevents文件
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到底了