问题描述：
用pytorch训练图像分类模型时，出现“RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered”的错误。
原因：
1）模型输出的类别与标签的类别个数不一致
PyTorch 错误 RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered_flyfish-CSDN博客
解决方法：
检查模型输出类别与标签类别个数是否一致
2）标签需要从“0”开始
解决方法：
检查标签是否从0开始
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原文链接：https://blog.csdn.net/June19/article/details/121206484
在上一篇博客记录了
SlowFast的复现过程，slowfast其中有一部分是detectron2实现Faster RCNN对人的目标检测。这一篇博客就单独记录detectron2实现Faster RCNN目标检测的解析
B站视
1.大体的认识、有用没用的bb
官网：https://albumentations.ai/
github：https://github.com/albumentations-team/albumentations
一、准备
1.项目链接
https://github.com/ultralytics/yolov5
2.制作数据集
将标注好的图片放到data/images/train 和data/images/valid 文件夹下，将.
深度学习中制作数据集，并在项目中运行、预测 在这里介绍我们如何自定义数据集，并进行预测，可以关注我的博客，后续将会有更多的干货分享！ 训练制作的（自定义
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