推荐一个数据集制作的网站Make Sense，支持目标检测和目标识别两种数据集的在线制作，操作起来还是比较便捷的
推荐一个在线训练数据集的GPU服务器
https://research.google.com/colaboratory/
免费版本的GPU版本也能支持日常的训练，预装好cuda11.2。YOLO训练几乎不需要配置环境，paddle训练也可以直接pip安装
版权声明：本文为CSDN博主「陆志鹏」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/qq_23607397/article/details/122567988
1. 导入包，配置参数
import time
import os
import paddleANCHORS [10, 13, 16, 30, 33, 23, 30, 61, 62, 45, 59, 119, 116, 90,
序言
最近准备用paddlex部署项目，但是踩了几天的坑发现paddleDetection中的模型并不能直接导出给paddlex使用，关键是paddleDetection使用python tools/export_
Mmdetection RuntimeError(‘Invalid DISPLAY variable’)
from mmdet.apis import init_detector, inference_detector
import mmcv
锚框
引例
在理解目标检测的锚框之前，我们首先通过一个不太严谨的例子对锚框进行一个简单的了解： 由于目前污染比较严重，导致海洋中漂浮着许多垃圾，这些垃圾既污染环境，又不利
暂无评论