版权声明：本文为CSDN博主「dear_queen」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/dear_queen/article/details/121654161
相关推荐
使用Detectron2训练自己的数据集
如何使用自己的coco格式数据集
之前看了一篇 https://blog.csdn.net/weixin_43823854/article/details/108980188 实现有点啰嗦，那些class 颜色不用管
data
mmdetection多卡训练中报警告semaphore_tracker: There appear to be 14 leaked semaphores to clean up at shutdow
最近自己写了个模型，采用mmdetection框架去训练coco数据集。由于数据集较大，单卡情况下预计需要一个月时间才能完成1x的训练。这无法容忍，于是采用多卡分布式训练。
首先，第一次
详解目标检测的评价指标
在人工智能领域，机器学习的效果需要用各种指标来评价。当一个目标检测模型建立好了之后，即模型训练已经完成，我们就可以利用这个模型进行分类识别。那么该如何去评价这个模型的性能呢？ 今天我们从交
Yolov5的安装配置及实现目标检测
本文内容：本文主要介绍anaconda下yolov5的安装配置方法，以及如何实现目标检测。 目录 一、yolov5的下载安装
（一）环境配置 （二）下载yol
