目录
想必做深度学习的同学，电脑都是装了anaconda和pycharm的，本文是在该基础上进行的。
首先你得在
yolov5的官网上克隆相关的项目。
可能部分没有魔法的同学进不去或者很慢，我就把他放在自己的网盘里面了。
网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1jM5u2ymsTcw6gUJpXGVpzg?pwd=5gn2
提取码：5gn2
ps：我写这篇文章也挺耗时的，希望各位兄弟姐妹们，不要吝啬您的关注，谢谢。
ps：直接打开解压后的文件夹拖拽到pycharm即可！
ps：看不懂的可以把pycharm进行汉化，不丢人的，比如我 😦
结果如下图所示：
结果如下图所示
这我用的是上一篇文章中配置好的conda环境，不会配置的我把链接放在下面
配置conda环境的链接：https://blog.csdn.net
ps：一般的话，都不会一次安装成功，出来依次提示，点击一次，多点几次【安装要求】就好了！
ps：这个方法一般比较慢，耗时可能有点长，多点几次，耐心等待即可！
pip install -r requirements.txt
下图便是安装所需的包，大家首先对pycharm进行换源操作。
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple #清华
http://pypi.douban.com/simple/ #豆瓣
http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ # 阿里云
ps：以后安装什么包，直接选择国内的源进行安装可以提高速度！
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
ps：如果有未安装成功的，可以多试几遍，或者直接在python软件包里面搜索进行安装。
ps：不出现国内源，点击刷新等待即可！
至此相关的一切都已经ok了！
1.这是因为protobuf版本不符合，打开软件包，发现protobuf版本为3.20.3，恰好太高
2.搜索protobuf，并指定版本，并安装软件包即可，如下图所示。
3.再次点击运行，发现该错误已解决！
1.按照提示找到：models->common.py
2.找到SPPF，在common的149行
3.在上面复制粘贴，如下图
class SPPF(nn.Module):
# Spatial Pyramid Pooling - Fast (SPPF) layer for YOLOv5 by Glenn Jocher
def __init__(self, c1, c2, k=5): # equivalent to SPP(k=(5, 9, 13))
super().__init__()
c_ = c1 // 2 # hidden channels
self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
self.cv2 = Conv(c_ * 4, c2, 1, 1)
self.m = nn.MaxPool2d(kernel_size=k, stride=1, padding=k // 2)
def forward(self, x):
x = self.cv1(x)
with warnings.catch_warnings():
warnings.simplefilter('ignore') # suppress torch 1.9.0 max_pool2d() warning
y1 = self.m(x)
y2 = self.m(y1)
return self.cv2(torch.cat([x, y1, y2, self.m(y2)], 1))
4.接着在最上面导入import warnings，如下图：
import warnings
5.再次运行detect.py
1.直接点击下图选框中的错误提示，或按照文件提示路径找到该文件：
2.记住下述结果。
3.发现在154行，删除（or注销）154行代码，并在153行末尾，删除逗号，添加英文半角下的")",括号，如下图
recompute_scale_factor=self.recompute_scale_factor)
4.再次运行detect.py
1.这是因为下载的权重文件不匹配导致的。
2.下载相对应的权重文件即可
3.下载网址
4.可能有小伙伴网址打不开，别着急，权重文件我放在资源里，可以到时候直接下载。
5.下载完成后复制粘贴进来即可！
5.1首先点击最大的文件夹，【yolov5-5.0，…】，如下图：
5.2 Ctrl+v 即可，如下图，切记目录不能出错。
5.3点击覆盖即可！
ps：这是我参考另一位博主的，链接放这
ps: 衷心的感谢这位博主！
1.单击下述这行代码，如图
2.在开头导入模块
import my_nms
如下图
3.在下面粘贴这行代码，如下图：
return my_nms.nms(boxes,scores,iou_threshold)
4.同插入yolov5s.pt文件一样，新建一个py文件，里面代码为：
from torch import Tensor
import torch
def box_area(boxes: Tensor) -> Tensor:
"""
Computes the area of a set of bounding boxes, which are specified by its
(x1, y1, x2, y2) coordinates.
Arguments:
boxes (Tensor[N, 4]): boxes for which the area will be computed. They
are expected to be in (x1, y1, x2, y2) format
Returns:
area (Tensor[N]): area for each box
"""
return (boxes[:, 2] - boxes[:, 0]) * (boxes[:, 3] - boxes[:, 1])
def box_iou(boxes1: Tensor, boxes2: Tensor) -> Tensor:
"""
Return intersection-over-union (Jaccard index) of boxes.
Both sets of boxes are expected to be in (x1, y1, x2, y2) format.
Arguments:
boxes1 (Tensor[N, 4])
boxes2 (Tensor[M, 4])
Returns:
iou (Tensor[N, M]): the NxM matrix containing the pairwise IoU values for every element in boxes1 and boxes2
"""
area1 = box_area(boxes1) # 每个框的面积 (N,)
area2 = box_area(boxes2) # (M,)
lt = torch.max(boxes1[:, None, :2], boxes2[:, :2]) # [N,M,2] # N中一个和M个比较； 所以由N，M 个
rb = torch.min(boxes1[:, None, 2:], boxes2[:, 2:]) # [N,M,2]
wh = (rb - lt).clamp(min=0) # [N,M,2] #小于0的为0 clamp 钳；夹钳；
inter = wh[:, :, 0] * wh[:, :, 1] # [N,M]
iou = inter / (area1[:, None] + area2 - inter)
return iou # NxM， boxes1中每个框和boxes2中每个框的IoU值；
def nms(boxes: Tensor, scores: Tensor, iou_threshold: float):
"""
:param boxes: [N, 4]， 此处传进来的框，是经过筛选（NMS之前选取过得分TopK）之后， 在传入之前处理好的；
:param scores: [N]
:param iou_threshold: 0.7
:return:
"""
keep = [] # 最终保留的结果， 在boxes中对应的索引；
idxs = scores.argsort() # 值从小到大的 索引
while idxs.numel() > 0: # 循环直到null； numel()： 数组元素个数
# 得分最大框对应的索引, 以及对应的坐标
max_score_index = idxs[-1]
max_score_box = boxes[max_score_index][None, :] # [1, 4]
keep.append(max_score_index)
if idxs.size(0) == 1: # 就剩余一个框了；
break
idxs = idxs[:-1] # 将得分最大框 从索引中删除； 剩余索引对应的框 和 得分最大框 计算IoU；
other_boxes = boxes[idxs] # [?, 4]
ious = box_iou(max_score_box, other_boxes) # 一个框和其余框比较 1XM
idxs = idxs[ious[0] <= iou_threshold]
keep = idxs.new(keep) # Tensor
return keep
ps : my_nms.py位置如图：
找到保存的运行结果成功的位置。
我想为Heroku构建一个Rails3应用程序。他们使用Postgres作为他们的数据库，所以我通过MacPorts安装了postgres9.0。现在我需要一个postgresgem并且共识是出于性能原因你想要pggem。但是我对我得到的错误感到非常困惑当我尝试在rvm下通过geminstall安装pg时。我已经非常明确地指定了所有postgres目录的位置可以找到但仍然无法完成安装:$envARCHFLAGS='-archx86_64'geminstallpg--\--with-pg-config=/opt/local/var/db/postgresql90/defaultdb/po
尝试通过RVM将RubyGems升级到版本1.8.10并出现此错误:$rvmrubygemslatestRemovingoldRubygemsfiles...Installingrubygems-1.8.10forruby-1.9.2-p180...ERROR:Errorrunning'GEM_PATH="/Users/foo/.rvm/gems/ruby-1.9.2-p180:/Users/foo/.rvm/gems/ruby-1.9.2-p180@global:/Users/foo/.rvm/gems/ruby-1.9.2-p180:/Users/foo/.rvm/gems/rub
我的最终目标是安装当前版本的RubyonRails。我在OSXMountainLion上运行。到目前为止，这是我的过程:已安装的RVM$\curl-Lhttps://get.rvm.io|bash-sstable检查已知(我假设已批准)安装$rvmlistknown我看到当前的稳定版本可用[ruby-]2.0.0[-p247]输入命令安装$rvminstall2.0.0-p247注意:我也试过这些安装命令$rvminstallruby-2.0.0-p247$rvminstallruby=2.0.0-p247我很快就无处可去了。结果:$rvminstall2.0.0-p247Search
由于fast-stemmer的问题，我很难安装我想要的任何rubygem。我把我得到的错误放在下面。Buildingnativeextensions.Thiscouldtakeawhile...ERROR:Errorinstallingfast-stemmer:ERROR:Failedtobuildgemnativeextension./System/Library/Frameworks/Ruby.framework/Versions/2.0/usr/bin/rubyextconf.rbcreatingMakefilemake"DESTDIR="cleanmake"DESTDIR=
我是Google云的新手，我正在尝试对其进行首次部署。我的第一个部署是RubyonRails项目。我基本上是在关注thisguideinthegoogleclouddocumentation.唯一的区别是我使用的是我自己的项目，而不是他们提供的“helloworld”项目。这是我的app.yaml文件runtime:customvm:trueentrypoint:bundleexecrackup-p8080-Eproductionconfig.ruresources:cpu:0.5memory_gb:1.3disk_size_gb:10当我转到我的项目目录并运行gcloudprevie
当我尝试安装Ruby时遇到此错误。我试过查看this和this但无济于事➜~brewinstallrubyWarning:YouareusingOSX10.12.Wedonotprovidesupportforthispre-releaseversion.Youmayencounterbuildfailuresorotherbreakages.Pleasecreatepull-requestsinsteadoffilingissues.==>Installingdependenciesforruby:readline,libyaml,makedepend==>Installingrub
我正在尝试使用boilerpipe来自JRuby。我看过guide从JRuby调用Java，并成功地将它与另一个Java包一起使用，但无法弄清楚为什么同样的东西不能用于boilerpipe。我正在尝试基本上从JRuby中执行与此Java等效的操作:URLurl=newURL("http://www.example.com/some-location/index.html");Stringtext=ArticleExtractor.INSTANCE.getText(url);在JRuby中试过这个:require'java'url=java.net.URL.new("http://www
我意识到这可能是一个非常基本的问题，但我现在已经花了几天时间回过头来解决这个问题，但出于某种原因，Google就是没有帮助我。(我认为部分问题在于我是一个初学者，我不知道该问什么......)我也看过O'Reilly的RubyCookbook和RailsAPI，但我仍然停留在这个问题上.我找到了一些关于多态关系的信息，但它似乎不是我需要的(尽管如果我错了请告诉我)。我正在尝试调整MichaelHartl'stutorial创建一个包含用户、文章和评论的博客应用程序(不使用脚手架)。我希望评论既属于用户又属于文章。我的主要问题是:我不知道如何将当前文章的ID放入评论Controller。
我可以在Azure网站上部署RubyonRails吗？ 最佳答案 还没有。目前仅支持.NET和PHP。 关于ruby-on-rails-RubyonRails可以部署在Azure网站上吗？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/12964010/
首先回顾一下拉格朗日定理的内容：函数f(x)是在闭区间[a,b]上连续、开区间(a,b)上可导的函数，那么至少存在一个，使得:通过这个表达式我们可以知道，f(x)是函数的主体，a和b可以看作是主体函数f(x)中所取的两个值。那么可以有， 也就意味着我们可以用来替换 这种替换可以用在求某些多项式差的极限中。方法： 外层函数f(x)是一致的，并且h(x)和g(x)是等价无穷小。此时，利用拉格朗日定理，将原式替换为 ，再进行求解，往往会省去复合函数求极限的很多麻烦。使用要注意：1.要先找到主体函数f(x)，即外层函数必须相同。2.f(x)找到后，复合部分是等价无穷小。3.要满足作差的形式。如果是加