cls loc 怎么看

时间: 2024-08-21 08:02:00 浏览: 55
"cls loc" 这个组合似乎不是一个标准的命令或术语，它可能是编程语言中特定环境下的缩写或自定义变量名。如果这是在某种编程上下文中，比如Python的交互式环境中，"cls" 可能代表 "clear screen" 或者清除屏幕，而 "loc" 可能是指定位某个变量的位置、坐标或者是查找函数的局部作用域。 例如，在Python的IPython shell中，"cls" 可能用于清空终端窗口，"loc var_name" 可能会显示变量var_name的当前所在位置。但在其他编程语言或IDE中，这个组合可能会有不同的含义。 如果你能提供更多背景信息，我可以给出更准确的帮助。如果没有特定上下文，这是一个比较模糊的问题。
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ILSVRC2015_CLS-LOC数据集下载

ILSVRC2015_CLS-LOC数据集是ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)的一个子集，用于图像分类任务。该数据集包含超过100万张图像，涵盖了1000个不同的类别。这个数据集是用于评估计算机视觉算法在图像分类任务上的性能。 由于ILSVRC2015_CLS-LOC数据集的规模较大，直接从官方网站下载可能会比较困难。但是，你可以通过以下步骤来获取该数据集： 1. 首先，你需要注册一个账号并登录到ImageNet官方网站（http://www.image-net.org/）。 2. 在登录后，你可以在网站上找到一个名为"Downloads"的选项。点击进入该页面。 3. 在"Downloads"页面中，你可以找到一个名为"ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)"的部分。在该部分中，你可以找到不同年份的数据集下载链接。 4. 找到并点击ILSVRC2015_CLS-LOC数据集的下载链接。这将会下载一个压缩文件，其中包含了所有图像和标签信息。 请注意，由于ILSVRC2015_CLS-LOC数据集的规模较大，下载和解压可能需要一定的时间和存储空间。同时，使用该数据集时需要遵守ImageNet的使用条款和条件。

Traceback (most recent call last): File "/content/faster-rcnn-pytorch/train.py", line 439, in <module> fit_one_epoch(model, train_util, loss_history, eval_callback, optimizer, epoch, epoch_step, epoch_step_val, gen, gen_val, UnFreeze_Epoch, Cuda, fp16, scaler, save_period, save_dir) File "/content/faster-rcnn-pytorch/utils/utils_fit.py", line 27, in fit_one_epoch rpn_loc, rpn_cls, roi_loc, roi_cls, total = train_util.train_step(images, boxes, labels, 1, fp16, scaler) File "/content/faster-rcnn-pytorch/nets/frcnn_training.py", line 327, in train_step losses = self.forward(imgs, bboxes, labels, scale) File "/content/faster-rcnn-pytorch/nets/frcnn_training.py", line 266, in forward gt_rpn_label = torch.Tensor(gt_rpn_label).type_as(rpn_locs).long() File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/torch/utils/data/_utils/signal_handling.py", line 66, in handler _error_if_any_worker_fails() RuntimeError: DataLoader worker (pid 9618) is killed by signal: Killed.

这个错误信息来自于 PyTorch 的 DataLoader，看起来是 DataLoader 的一个进程被强制终止了，导致训练进程崩溃。可能是因为内存不足或者其他系统资源限制导致的。你可以尝试减小 batch size 或者调整训练参数来缓解此问题。同时也可以尝试使用更高配置的机器来避免内存不足的问题。
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plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 df1 = pd.read_csv(r'D:\桌面\pythonProject\map0.5\results.csv\gj.csv') # 读取文件1 df2 = pd.read_csv(r'D:\桌面\pythonProject\map0.5\results.csv\yu.csv') # 读取文件2 epoch_1 = df1[" epoch"].values.tolist() # 通过文件表头信息读取文件内容 mAP5_1 = df1[" train/cls_loss"].values.tolist() epoch_2 = df2[" epoch"].values.tolist() # 通过文件表头信息读取文件内容 mAP5_2 = df2[" train/cls_loss"].values.tolist() # fig=plt.figure(dpi=128,figsize=(10,10)) plt.figure(dpi=200, figsize=(8, 5)) plt.plot(epoch_1, mAP5_1, color='red', label='yolov5s改进算法') # 设置曲线相关系数 plt.plot(epoch_2, mAP5_2, color='black', label='yolov5s算法') # 设置曲线相关系数 plt.xticks(fontsize=10) plt.yticks(fontsize=10) plt.ylim(0, 0.001) plt.xlim(0, 100) # 设置坐标轴取值范围 plt.xlabel('epochs', fontsize=16) plt.ylabel('loss', fontsize=16) plt.legend(fontsize=12, loc="best") # 设置标签位置及大小 # plt.savefig("test.png",bbox_inches='tight') plt.show()

- plt.legend(fontsize=12, loc="best")设置图例的位置和字体大小，其中fontsize=12表示字体大小为12号，loc="best"表示自动选择最佳位置进行显示，可以根据需要进行调整； - plt.show()用于显示图形，plt....

import torch, os, cv2 from model.model import parsingNet from utils.common import merge_config from utils.dist_utils import dist_print import torch import scipy.special, tqdm import numpy as np import torchvision.transforms as transforms from data.dataset import LaneTestDataset from data.constant import culane_row_anchor, tusimple_row_anchor if __name__ == "__main__": torch.backends.cudnn.benchmark = True args, cfg = merge_config() dist_print('start testing...') assert cfg.backbone in ['18','34','50','101','152','50next','101next','50wide','101wide'] if cfg.dataset == 'CULane': cls_num_per_lane = 18 elif cfg.dataset == 'Tusimple': cls_num_per_lane = 56 else: raise NotImplementedError net = parsingNet(pretrained = False, backbone=cfg.backbone,cls_dim = (cfg.griding_num+1,cls_num_per_lane,4), use_aux=False).cuda() # we dont need auxiliary segmentation in testing state_dict = torch.load(cfg.test_model, map_location='cpu')['model'] compatible_state_dict = {} for k, v in state_dict.items(): if 'module.' in k: compatible_state_dict[k[7:]] = v else: compatible_state_dict[k] = v net.load_state_dict(compatible_state_dict, strict=False) net.eval() img_transforms = transforms.Compose([ transforms.Resize((288, 800)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.485, 0.456, 0.406), (0.229, 0.224, 0.225)), ]) if cfg.dataset == 'CULane': splits = ['test0_normal.txt', 'test1_crowd.txt', 'test2_hlight.txt', 'test3_shadow.txt', 'test4_noline.txt', 'test5_arrow.txt', 'test6_curve.txt', 'test7_cross.txt', 'test8_night.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, 'list/test_split/'+split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1640, 590 row_anchor = culane_row_anchor elif cfg.dataset == 'Tusimple': splits = ['test.txt'] datasets = [LaneTestDataset(cfg.data_root,os.path.join(cfg.data_root, split),img_transform = img_transforms) for split in splits] img_w, img_h = 1280, 720 row_anchor = tusimple_row_anchor else: raise NotImplementedError for split, dataset in zip(splits, datasets): loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle = False, num_workers=1) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG') print(split[:-3]+'avi') vout = cv2.VideoWriter(split[:-3]+'avi', fourcc , 30.0, (img_w, img_h)) for i, data in enumerate(tqdm.tqdm(loader)): imgs, names = data imgs = imgs.cuda() with torch.no_grad(): out = net(imgs) col_sample = np.linspace(0, 800 - 1, cfg.griding_num) col_sample_w = col_sample[1] - col_sample[0] out_j = out[0].data.cpu().numpy() out_j = out_j[:, ::-1, :] prob = scipy.special.softmax(out_j[:-1, :, :], axis=0) idx = np.arange(cfg.griding_num) + 1 idx = idx.reshape(-1, 1, 1) loc = np.sum(prob * idx, axis=0) out_j = np.argmax(out_j, axis=0) loc[out_j == cfg.griding_num] = 0 out_j = loc # import pdb; pdb.set_trace() vis = cv2.imread(os.path.join(cfg.data_root,names[0])) for i in range(out_j.shape[1]): if np.sum(out_j[:, i] != 0) > 2: for k in range(out_j.shape[0]): if out_j[k, i] > 0: ppp = (int(out_j[k, i] * col_sample_w * img_w / 800) - 1, int(img_h * (row_anchor[cls_num_per_lane-1-k]/288)) - 1 ) cv2.circle(vis,ppp,5,(0,255,0),-1) vout.write(vis) vout.release()

这段代码使用了PyTorch、OpenCV等库，从模型模块中导入了parsingNet模型，从常用工具模块中导入了merge_config和dist_print等函数。代码还使用了LaneTestDataset数据集和culane_row_anchor、tusimple_row_anchor常量...

--------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[4], line 5 2 cph = CoxPHFitter() 4 # 拟合Cox生存模型 ----> 5 cph.fit(data, 'time', event_col='status') File d:\PY\Lib\site-packages\lifelines\utils\__init__.py:56, in CensoringType.right_censoring..f(model, *args, **kwargs) 53 @wraps(function) 54 def f(model, *args, **kwargs): 55 cls.set_censoring_type(model, cls.RIGHT) ---> 56 return function(model, *args, **kwargs) File d:\PY\Lib\site-packages\lifelines\fitters\coxph_fitter.py:290, in CoxPHFitter.fit(self, df, duration_col, event_col, show_progress, initial_point, strata, weights_col, cluster_col, robust, batch_mode, timeline, formula, entry_col, fit_options) 184 """ 185 Fit the Cox proportional hazard model to a right-censored dataset. Alias of fit_right_censoring. 186 (...) 287 288 """ 289 self.strata = utils._to_list_or_singleton(utils.coalesce(strata, self.strata)) --> 290 self._model = self._fit_model( 291 df, 292 duration_col, 293 event_col=event_col, ... -> 1286 described = df.describe(include="all", **describe_kwarg) 1287 if "top" in described.index and "50%" not in described.index: 1288 central_stats = described.loc["top"].copy() TypeError: NDFrame.describe() got an unexpected keyword argument 'datetime_is_numeric' Output is truncated. View as a scrollable element or open in a text editor. Adjust cell output settings... pandas.core.series.Series

抱歉，我之前提供的代码中出现了一个错误。这是由于最新版本的pandas中，describe()函数的参数发生了变化。 请尝试使用以下修改后的代码： python # 创建CoxPHFitter对象 cph = CoxPHFitter() ...

yoloА 损失函数

YOLO（You Only Look Once）是一种目标检测算法，它...L = lambda_cls * L_cls + lambda_loc * L_loc 其中，lambda_cls和lambda_loc是用于平衡分类损失和定位损失的超参数。L_cls和L_loc分别代表分类损失和定位损失。

yolov8中los

YOLOv8中的loss函数是由多个部分组成的，包括分类损失、...其中，λ_cls、λ_loc和λ_conf分别是分类损失、定位损失和置信度损失的权重系数，L_cls、L_loc和L_conf分别是分类损失、定位损失和置信度损失的具体形式。

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roi_cls_locs = self.cls_loc(fc7) roi_scores = self.score(fc7) return roi_cls_locs, roi_scores 其中，n_class 表示分类器的类别数，roi_size 表示 RoI 池化层的输出大小，spatial_scale 表示特征...

yolov7损失函数详解

其中，$L_{cls}$、$L_{loc}$、$L_{reg}$ 分别表示分类损失、定位损失和回归损失，$\lambda_{cls}$、$\lambda_{loc}$、$\lambda_{reg}$ 分别表示三者的权重，用于平衡不同损失对最终结果的影响。

yolov5s损失函数

L(x, y, p, c) = λ_cls * L_cls(x, y) + λ_conf * L_conf(p, x, y) + λ_loc * L_loc(p, x, y, c) 其中，x、y、p和c分别表示预测框的中心坐标、宽高比例、置信度和类别，λ_cls、λ_conf和λ_loc表示分类、置信度...

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下面是一个简单的 RefineDet 网络框架代码示例，用于目标检测任务： python ... bbox_preds, cls_preds = self.multibox([loc_preds, conf_preds]) return bbox_preds, cls_preds 这是一...

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loc_preds, cls_preds, anchors = net(inputs) # 将结果转换为 Numpy 数组 loc_preds = loc_preds.data.numpy() cls_preds = cls_preds.data.numpy() anchors = anchors.data.numpy() # 对结果进行解码 decoded_...

yolov8添加损失函数

Loss = λ_obj * Object Detection Loss + λ_cls * Classification Loss + λ_loc * Localization Loss 其中，λ_obj、λ_cls和λ_loc是用于平衡不同损失项的权重参数，需要根据具体问题进行调整。 在训练过程中...

如何遍历dataframe中的一列，并按照特定的分类方式，对dataframe中的另一列求和？

score_sum = df.loc[df['Class'] == cls, 'Score'].sum() print(f"Class {cls}: {score_sum}") 输出结果为： Class A: 150 Class B: 185 Class C: 160 这里先使用 unique() 方法获取 Class 列的...

YOLO v8损失函数计算公式

YOLO v8是目标检测算法中的一种，其损失函数计算公式主要包括两个部分：定位损失和分类损失。 1. 定位损失： YOLO v8使用的是平方根误差损失函数（Root Mean Square Error，...total_loss = loc_loss + cls_loss

yolov7的损失函数替换代码实现

loss += loss_loc * det.lambda_coord + loss_conf * det.lambda_obj + loss_cls * det.lambda_cls return loss 在上面的代码中，我们定义了一个 FocalLoss 类，它实现了 Focal Loss 损失函数。然后，我们...

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