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本来想选COCO数据集,但是我觉得训练相同的epoch是一种不公平的对比,因为预训练本来就是COCO数据集上得来的,这样对官方的模型有利,而我改动了模型的结构,导致了没有预训练参数。所以我更换一个数据集。
数据集统一选择我自己标注的的飞机数据集。数据集的类别:names: [‘c17’, ‘c5’, ‘helicopter’, ‘c130’, ‘f16’, ‘b2’,
‘other’, ‘b52’, ‘kc10’, ‘command’, ‘f15’, ‘kc135’, ‘a10’,
‘b1’, ‘aew’, ‘f22’, ‘p3’, ‘p8’, ‘f35’, ‘f18’, ‘v22’, ‘f4’,
‘globalhawk’, ‘u2’, ‘su-27’, ‘il-38’, ‘tu-134’, ‘su-33’,
‘an-70’, ‘su-24’, ‘tu-22’, ‘il-76’]
我会将转换后的数据集放到百度网盘里。
训练脚本:
train.py
from ultralytics import YOLO
# 加载模型 深度学习部署:Windows安装pycocotools报错解决方法1.pycocotools库的简介2.pycocotools安装的坑3.解决办法更多Ai资讯:公主号AiCharm本系列是作者在跑一些深度学习实例时,遇到的各种各样的问题及解决办法,希望能够帮助到大家。ERROR:Commanderroredoutwithexitstatus1:'D:\Anaconda3\python.exe'-u-c'importsys,setuptools,tokenize;sys.argv[0]='"'"'C:\\Users\\46653\\AppData\\Local\\Temp\\pip-instal
原始问题Letd(n)bedefinedasthesumofproperdivisorsofn(numberslessthannwhichdivideevenlyinton).Ifd(a)=bandd(b)=a,whereab,thenaandbareanamicablepairandeachofaandbarecalledamicablenumbers.Forexample,theproperdivisorsof220are1,2,4,5,10,11,20,22,44,55and110;therefored(220)=284.Theproperdivisorsof284are1,2,
希望我没有误解“ducktyping”的含义,但从我读到的内容来看,这意味着我应该根据对象如何响应方法而不是它是什么类型/类来编写代码。代码如下:defconvert_hash(hash)ifhash.keys.all?{|k|k.is_a?(Integer)}returnhashelsifhash.keys.all?{|k|k.is_a?(Property)}new_hash={}hash.each_pair{|k,v|new_hash[k.id]=v}returnnew_hashelseraise"CustomattributekeysshouldbeID'sorPropertyo
在尝试解决“网格上的路径”问题时,我编写了代码defpaths(n,k)p=(1..n+k).to_ap.combination(n).to_a.sizeend代码工作正常,例如ifn==8andk==2代码返回45,这是正确的路径数。但是,当使用较大的数字时,代码非常慢,我正在努力想出如何加快这个过程。 最佳答案 与其构建组合数组只是为了计算它,不如编写function定义组合的数量。我敢肯定还有包含此功能和许多其他组合函数的gem。请注意,我使用的是gemDistribution对于Math.factorial方法,但这是另一种
我想使用两种不同的protect_from_forgery策略构建一个Rails应用程序:一种用于Web应用程序,一种用于API。在我的应用程序Controller中,我有这行代码:protect_from_forgerywith::exception为了防止CSRF攻击,它工作得很好。在我的API命名空间中,我创建了一个继承self的应用程序Controller的api_controller,它是API命名空间中所有其他Controller的父类,我将上面的代码更改为:protect_from_forgery:null_session.遗憾的是,我在尝试发出POST请求时遇到错误:“
深度学习12.CNN经典网络VGG16一、简介1.VGG来源2.VGG分类3.不同模型的参数数量4.3x3卷积核的好处5.关于学习率调度6.批归一化二、VGG16层分析1.层划分2.参数展开过程图解3.参数传递示例4.VGG16各层参数数量三、代码分析1.VGG16模型定义2.训练3.测试一、简介1.VGG来源VGG(VisualGeometryGroup)是一个视觉几何组在2014年提出的深度卷积神经网络架构。VGG在2014年ImageNet图像分类竞赛亚军,定位竞赛冠军;VGG网络采用连续的小卷积核(3x3)和池化层构建深度神经网络,网络深度可以达到16层或19层,其中VGG16和VGG
关闭。这个问题是opinion-based.它目前不接受答案。想要改进这个问题?更新问题,以便editingthispost可以用事实和引用来回答它.关闭7年前。ImprovethisquestionC、Java、C#和Python都是从头编译的。感谢Facebook,PHP现在也可以编译并可以在HHVM上运行,从而提高程序的性能。Ruby不可编译并且比上述语言慢。Ruby有没有可能在未来被编译(就像PHP和HHVM一样)?或者可能有一些原因不能做到?
我有这两个gcd函数的实现:defgcd1(a,b)ifa==baelsifa>bif(a%b)==0belsegcd1(a%b,b)endelseif(b%a)==0aelsegcd1(a,b%a)endendenddefgcd2(a,b)if(a==b)returnaelsifb>amin,max=a,belsemin,max=b,aendwhile(max%min)!=0min,max=max%min,minendminend函数gcd1是尾递归的,而gcd2使用while循环。我已经验证rubinius通过对阶乘函数进行基准测试来执行TCO,只有阶乘函数基准测试显示递归版本和迭
进行这种深度检查的最佳方法是什么:{:a=>1,:b=>{:c=>2,:f=>3,:d=>4}}.include?({:b=>{:c=>2,:f=>3}})#=>true谢谢 最佳答案 我想我从那个例子中明白了你的意思(不知何故)。我们检查子哈希中的每个键是否在超哈希中,然后检查这些键的对应值是否以某种方式匹配:如果值是哈希,则执行另一次深度检查,否则,检查值是否相等:classHashdefdeep_include?(sub_hash)sub_hash.keys.all?do|key|self.has_key?(key)&&ifs
我正在尝试将用户提供的身份验证token与存储在我的服务器上的身份验证token进行比较。最明显的方法就是使用==,但这可能会造成定时攻击。为了缓解这种情况,我编写了这个安全比较函数:#stringcomparisonthatleaksnoinformationaboutthestrings.#looselybasedonhttps://github.com/rack/rack/blob/master/lib/rack/utils.rb#andhttp://security.stackexchange.com/questions/49849/timing-safe-string-com