Maskrcnn代码实现_pytorch版由于科研需求，要做一个图像分割的项目，于是开始着手跑一下maskrcnn。本以为很简单的事情，网上代码比较多，结果尝试了一下，遇到了各种问题。主要是由于网上的代码大多是基于tensorflow1.x的，我的显卡是RTX3080，而30系列显卡的CUDA版本要求是11.x，不能在tensorflow1.x上运行。尝试用tensorflow2.x代替tensorflow1.x，改一下bug，结果不一样的地方实在太多，还不好改，于是脱坑，找到了pytorch版本的maskrcnn代码，30系列显卡也可以愉快的图像分割了。1.本文所用的代码是mmtetecti
说明：1、电脑显卡： AMD显卡: 2、电脑系统：Windows11 3、Python版本：3.9一、安装anaconda登录anaconda的官网下载Anaconda|TheWorld'sMostPopularDataSciencePlatformAnacondaisthebirthplaceofPythondatascience.Weareamovementofdatascientists,data-drivenenterprises,andopensourcecommunities.https://www.anaconda.com/注意：上图下载anacon
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我们从6月16日开始备赛，在暑期45天的集中学习里，解决了MSP430主控、HC-05蓝牙通讯、NRF24L01无线通信、K210数字识别、OpenMV寻迹等诸多难题，设计并制作了红外寻迹小车、OpenMV寻迹小车、HC-05蓝牙遥控小车、霍尔电机爬坡小车、K210数字识别小车等作品，最终在省赛中设计的作品“小车跟随行驶系统”获得了江苏省二等奖。 备赛时间大约为30~45天，如此长的时间，赛前一定要详细咨询上届学长，跟学长讨论并制定详细的学习计划，从最基础的编程软件的使用，到硬件模块学习，再到算法学习等等必须提前规划好学习时间，每天严格执行。 在备赛期间一定要留意前几年
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场景描述搞深度学习时需要先搭建环境，需要折腾显卡驱动、cuda、cudnn、以及各种深度学习框架（TensorFlow、Pytorch等）。光听这些名词有好些人都迷糊了，更不要提解决他们之间的不兼容，完成环境搭建了。这里先简单解释上述名词，不求高深与专业，理解他们处于什么位置就行。通俗解释显卡：一块焊了GPU芯片的电路板，上面还有电容电阻以及其他辅助芯片。因为有些复杂计算CPU效率太低了，所以放在GPU中执行运算。类比的，cpu主板也就是一块焊了CPU、辅助芯片、电容电阻的电路板。至于独立显卡与集成显卡的概念，自己查吧。显卡驱动：GPU是硬件，操作系统怎么识别并与它传输数据呢？这就需要在操作系
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目录0前言（用处不大，可以直接看解决办法）1产生问题的原因2解决办法YOLOV5YOLOV72小结☆这个问题是GTX16xx用户的大坑，基本上每个GTX16xx用户使用YOLO系列算法，都会遇到这些问题。这个方法是不彻底的解决办法，牺牲了训练的时间来换取问题的解决，经过本人在GTX1660TI笔记本上测试YOLOV5和YOLOV7算法均成功解决了。0前言（用处不大，可以直接看解决办法）最近正在做目标检测相关的算法，因为要求实时性要很高，所以选择了YOLO系列算法。最先开始选择的是刚出炉新鲜的YOLOV7算法，训练时没有问题，但是在最终测试时，发现检测不出来任何的bbox，开始以为是没有训练好，
