记录一下为了转换成功耗时一天左右时间！！！利用训练好的模型做视频拥堵预测，为了做给测试组一个测试工具，因此需要将python脚本打包转换成exe可执行文件，这样别人就可以不用担心运行环境问题了。1.安装Pyinstaller,最好采用anaconda_prompt命令窗口，激活脚本的运行环境，如：conda activateldh-tf1.12 然后采用命令安装 pip install pyins

agnostic参数 True表示多个类一起计算nms，False表示按照不同的类分别进行计算nms。max_wh这里是4096，这样偏移量仅取决于类IDX，并且足够大。x[:, :4]表示box（从二维看第0，1，2，3列）按照每个类进行nms可能会出现一个目标多个类别框的情况。x[:, 5:6]表示类IDX（从二维看第5列）x[:, 4] 表示分数（从二维看第4列）四.将所有的类别框当做一个类

参考。

opencvwindows安装

参考https://blog.csdn.net/weixin_39296257/article/details/102560994?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-3.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relev

A: VGG16标准模型为啥要指定现在输入图像的尺寸224*224？Q:因为权重文件的参数数量是提前预设好了的，如果改变输入图像的尺寸，那么在最后一层卷积层的输出就不是7*7*512 ，全连接层为1*1*4096 所需参数个数为 7*7*512*4096+4096对224x224x3的输入，最后一层卷积可得输出为7x7x512，如后层是一层含4096个神经元的FC，则可用卷积核...

参考https://blog.csdn.net/qq_39056987/article/details/114441917?utm_medium=distribute.pc_relevant_download.none-task-blog-2~default~searchFromBaidu~default-5.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.p

1.删除某软件,及其安装时自动安装的所有包sudo apt-get autoremove docker docker-ce docker-enginedocker.iocontainerd runc2. 删除docker其他没有没有卸载dpkg -l | grep dockerdpkg -l |grep ^rc|awk '{print $2}' |sudo xargs dpkg -P # 删除无用

yolov5_obb: 旋转目标检测从数据制作到终端部署全流程教学

参考：[Convolution]:kernel weights has count 3840 but 32640 was expected，yolov5s生成engine模型失败_yolov5s.engine-CSDN博客