下载代码后我们来瞧瞧如何使用！！！！大类中主要包含三部分：环境配置；训练数据；模型预测一、环境配置环境配置部分需要仓库提供者提供使用的环境，可以在requirements.txt或者Readme里面寻找此代码需要的环境。每一个代码建议安装一个虚拟环境。本文还是你segformer为例进行展示：GitHub - NVlabs/SegFormer: Official PyTorch implement

目录01问题描述02 问题分析03 解决方案01问题描述在验证mmdetection安装是否成功时，出现错误ModuleNotFoundError: No module named 'mmcv._ext'02 问题分析可能是因为在安装mmcv-full的时候没有指定版本的原因，直接安装导致的。03 解决方案git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.g

git config --global --unset http.proxygit config --global --unset https.proxy输入以上两行代码，切记一定要关掉VPN才可以。基本上可以解决。就可以正常下载了。如果还有错误，可以将网址中的https还为http再进行运行。...

数据增强

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目录1.通过配置文件生成 config2.Config.fromfile 实现1.-知乎推荐Config 主要是提供各种格式的配置文件解析功能，包括 py、json、ymal 和 yml，是一个非常基础常用类，对该类的熟练使用和具体实现深入理解，有助于灵活使用 OpenMMLab 系列框架。Config 类用于解析 OpenMMLab 开源框架的各种格式配置文件，不仅如此还实现了很多方便使用的 A

如何查看python位置

1.VOC的数据内容VOC数据集的下载路径：The PASCAL Visual Object Classes Challenge 2012 (VOC2012)打开链接后如下图所示，只用下载training/validation data (2GB tar file)文件即可。VOCdevkit└── VOC2012├── Annotations所有的图像标注信息(XML文件)├── ImageSe

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1.labelme是什么2.详细安装教程1.labelme是什么labelme是图形图像注释工具，它是用Python编写的，其实就是标注去软件，---点、矩形、多边形等形式可用于目标检测与分割任务等---进行flag形式的标注，可用于图像分类和清理任务---视频标注，生成VOC数据集---生成COCO格式的数据集2.详细安装教程①参考链接https://github.com/wkentaro/la