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搭建Yolov5_DeepSort时遇到的问题:问题1:UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release;问题2:[mov,mp4,m4a,3gp

问题1:UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument.问题2:[mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2 @ 000001fe939c8d80] moov atom not found;问题3:在运行Yolov5_DeepSort目标

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#深度学习#人工智能
成功解决:小白yolov5训练自己的数据集出现目标检测框的尺寸问题

目标检测框格式分为两种:xyxy(左上和右下坐标)xywh(中心坐标+目标检测框的宽高)需要确定已有的json格式中对应的bbox中的目标检测框是哪种格式,yolov5识别的是xywh类型

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#目标检测#目标跟踪
yolov5的搭建和训练数据集(附:纯小白搭建)

为了使整个yolov5的介绍更加得有条理,以下我先介绍一下基于下载途径2的yolov5的搭建方式:在假定我们已经下载了上面三个文件的基础上,我们有了数据集、源码和权重文件第一步:解压源码文件:yolov5-5.0.zip,可以看到解压这个文件后,里面的第二层目录依然是yolov5-5.0,然后我们进入到最里面的一层,就可以看到如下的数据了。

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DataLoader详解

torchvision中datasets中所有封装的数据集都是torch.utils.data.Dataset的子类,它们都实现了__getitem__和__len__方法。因此,它们都可以用torch.utils.data.DataLoader进行数据加载。

#深度学习#pytorch#python +2
成功解决:‘mysqld‘ 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序 或批处理文件。

成功解决:‘mysqld‘ 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序 或批处理文件。

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#数据库#mysql#java +1
JDBC连接数据库

JDBC 就是使用Java语言操作关系型数据库的一套API。全称:( Java DataBase Connectivity ) Java 数据库连接, JDBC好处:各数据库厂商使用相同的接口,Java代码不需要针对不同数据库分别开发可随时替换底层数据库,访问数据库的Java代码基本不变。

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#数据库#java#mysql
成功解决:NotImplementedError: Could not run ‘torchvision::nms‘ with arguments from the ‘CUDA‘ backend.

成功解决:NotImplementedError: Could not run 'torchvision::nms' with arguments from the 'CUDA' backend.

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#python#pytorch
到底了