ubuntu

最近ubuntu系统跑几下就死机，怕了怕了，后面会把以前安装好的教程都发在csdn上。以免后面系统崩溃后又要重新装过而不知所措。 前段时间yolov5横空出世，然后又多出来了各种比它好的yolo算法。本

背景：在算法测试阶段想在C算法中直接获取基于python的目标检测结果。如果你想把python检测结果保存在本地再用C读取可以忽略此博客。 python脚本接口中的主要函数def image_infer(img_path)省略。

随笔-Ubuntu中多cuda版本环境配置 由于每个人做得任务不同，在实验室的服务器上，有多个用户和多个cuda版本，如何配置自己使用哪一个cuda呢？ 看一下cuda的安装路径 c

前言 最近这段时间在Ubuntu试YOLOV4，在训练过程中遇到了许多问题，对其进行了总结。 问题1 /usr/local/cuda/include/cudnn.h:61:10: fatal error: cud

环境搭建及详细配置：深入浅出Yolox之自有数据集训练超详细教程 - 云社区 - 腾讯云 (tencent.com) 使用YOLOX训练自己的数据集 - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/4210612

前言 最近，在项目中需要用到DBNet，为了达到实时性，故想TensorRT来进行推理加速。 一、准备工作 1.代码下载 pytorch版的DBNet下载：DBNet（

一般的安装CUDA时，大家都会在~/.bashrc中添加如下内容 export LD_LIBRARY_PATH$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64 export PATH$PATH:/us

一、环境 联想小新pro13 ubuntu18 yolov5 二、前期准备 2.1、安装python3.7(python版本 > 3.6) sudo apt-get install python3.7 2.2、安装pip sud

下载darknet主体 https://github.com/AlexeyAB/darknet 主体及权重百度云下载：1314 下载训练权重并放入darknet文件夹 yolov4-tiny.weights yolov4-ti

代码下载权重下载（我是在主目录下新建了checkpoints文件下，然后把权重放进去的）conda create –n st python3.8source activate stpip install