?ASlink-Warning-Definition of public symbol '_delay_nms' found more than once: Library: '.\build\Debug\no_entry_bundled.lib', Module: 'delay.rel' Library: '.\build\Debug\no_entry_bundled.lib', Module: 'tm1668.rel' Multiple definition of _delay_nms Multiple definition of _delay_us

时间: 2023-06-27 17:04:00 浏览: 120
SO

cython_nms.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so

这是一个编译时的警告信息，意思是在链接过程中发现了多次定义同一个公共符号（symbol）"_delay_nms"和"_delay_us"，分别在两个库文件中的两个目标代码文件中找到了这些符号的定义。这通常是因为在多个源文件中都包含了同一个头文件，而该头文件中定义了这些公共符号。 解决这个问题的方法有几种。一种简单的方法是将这些符号的定义移动到一个单独的源文件中，然后在需要使用这些符号的源文件中包含该文件。另一种方法是使用静态关键字将这些符号声明为静态的，这样编译器就不会将它们放到全局符号表中，从而避免多次定义的问题。 最后，如果您使用的是某个第三方库，那么可能需要检查一下该库是否与其他库或您的代码发生了冲突，或者是否有重复定义的符号。
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linaro@bm1684:/data/yolact/python$ python3 yolact_bmcv.py --cfgfile configs/yolact_base.cfg--model ../data/models/yolact_base_54_800000_fp32_b1.bmodel --input_path ../data/images usage: yolact_bmcv.py [-h] [--cfgfile CFGFILE] [--model MODEL] [--dev_id DEV_ID] [--thresh THRESH] [--nms NMS] [--keep KEEP] [--is_video IS_VIDEO] [--input_path INPUT_PATH] [--output_dir OUTPUT_DIR] yolact_bmcv.py: error: unrecognized arguments: ../data/models/yolact_base_54_800000_fp32_b1.bmodel

4. 您的命令中是否正确设置了其他参数，如 --thresh、 --nms、 --keep、 --is_video 等？如果这些参数没有正确设置，那么程序可能无法以预期的方式运行。 您可以尝试使用 python3 yolact_bmcv.py -h 命令...

ImportError: /mnt/A/hust_2d/anaconda3/envs/openmmlab/lib/python3.8/site-packages/nms-0.0.0-py3.8-linux-x86_64.egg/nms/details.cpython-38-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: _ZNK2at10TensorBase8data_ptrIdEEPT_v

这个错误通常是由于动态链接库依赖关系不正确或版本不匹配引起的。您可以尝试以下几种解决方法： 1. 检查您的依赖项：首先确保您的依赖项安装正确，并且版本与您的项目要求相匹配。可以使用 pip list 命令检查已...

void delay_nus(unsigned int i) { i=i/10; while(--i); } void delay_nms(unsigned int n) { n=n+1; while(--n) delay_nus(900); } delay_nms（200）；

它包含两个函数：delay_nus和delay_nms。delay_nus函数用于微秒级延时，而delay_nms函数用于毫秒级延时。 在delay_nus函数中，参数i被除以10，然后使用while循环递减i的值，直到i为0为止。这段代码的目的是实现一个...

parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels') parser.add_argument('--save-crop', action='store_true', help='save cropped prediction boxes') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --classes 0, or --classes 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--visualize', action='store_true', help='visualize features') parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models') parser.add_argument('--project', default=ROOT / 'runs/detect', help='save results to project/name') parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') parser.add_argument('--line-thickness', default=3, type=int, help='bounding box thickness (pixels)') parser.add_argument('--hide-labels', default=False, action='store_true', help='hide labels') parser.add_argument('--hide-conf', default=False, action='store_true', help='hide confidences') parser.add_argument('--half', action='store_true', help='use FP16 half-precision inference') parser.add_argument('--dnn', action='store_true', help='use OpenCV DNN for ONNX inference') parser.add_argument('--vid-stride', type=int, default=1, help='video frame-rate stride')这些都是什么作用

6. --agnostic-nms：使用类别不可知的非极大值抑制（NMS）。 7. --augment：进行增强推理，以提高检测性能。 8. --visualize：可视化特征。 9. --update：更新所有模型。 10. --project：指定保存结果的项目...

ImportError: ./lib/nms/cpu_nms.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: PyFPE_jbuf

根据引用和引用中的信息，ImportError: ./lib/nms/cpu_nms.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: PyFPE_jbuf是由于缺少符号PyFPE_jbuf引起的。解决办法是在导入cpu_nms之前先导入torch，即先执行...

代码解释 if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov7.pt', help='model.pt path(s)') parser.add_argument('--source', type=str, default='inference/images', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --class 0, or --class 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models') parser.add_argument('--project', default='runs/detect', help='save results to project/name') parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') parser.add_argument('--no-trace', action='store_true', help='dont trace model') opt = parser.parse_args() print(opt) #check_requirements(exclude=('pycocotools', 'thop'))

默认的模型权重路径为 yolov7.pt，输入源为 inference/images，推断图片大小为 640x640 像素，目标检测置信度阈值为 0.25，NMS 重叠度阈值为 0.45。可以选择使用 GPU 或 CPU，也可以选择是否显示推断结果、是否保存...

architecture: PicoDet #pretrain_weights: LCNet_x1_5_pretrained.pdparams PicoDet: backbone: LCNet neck: LCPAN head: PicoHeadV2 LCNet: scale: 0.75 feature_maps: [3, 4, 5] LCPAN: out_channels: 96 use_depthwise: True num_features: 4 PicoHeadV2: conv_feat: name: PicoFeat feat_in: 96 feat_out: 96 num_convs: 2 num_fpn_stride: 4 norm_type: bn share_cls_reg: True use_se: True fpn_stride: [4,8, 16, 32] feat_in_chan: 96 prior_prob: 0.01 reg_max: 7 cell_offset: 0.5 grid_cell_scale: 5.0 static_assigner_epoch: 100 use_align_head: True static_assigner: name: ATSSAssigner topk: 4 force_gt_matching: False assigner: name: TaskAlignedAssigner topk: 13 alpha: 1.0 beta: 6.0 loss_class: name: VarifocalLoss use_sigmoid: False iou_weighted: True loss_weight: 1.0 loss_dfl: name: DistributionFocalLoss loss_weight: 0.5 loss_bbox: name: SIoULoss loss_weight: 2 nms: name: MultiClassNMS nms_top_k: 100 keep_top_k: 10 score_threshold: 0.025 nms_threshold: 0.6 在这份文件中该怎么修改anchor的大小和数量

在这份文件中，修改anchor的大小和数量需要在PicoHeadV2中进行修改。具体来说，可以修改下面几个参数： - fpn_stride：这是一个列表，表示每个特征图的步长。可以根据需要修改步长来调整anchor的大小和数量。...

parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS') parser.add_argument('--device', default='cpu', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --class 0, or --class 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models') parser.add_argument('--project', default='runs/detect', help='save results to project/name') parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') opt = parser.parse_args()

- --agnostic-nms：是否使用类别无关的 NMS - --augment：是否进行增强推理 - --update：是否更新所有模型 - --project：保存结果的项目路径 - --name：保存结果的名称 - --exist-ok：如果项目路径已...

将下面代码中的numpy操作转换为纯pytorch函数：landms = landms * 640 landms = landms.cpu().numpy() # ignore low scores inds = np.where(scores > args.confidence_threshold)[:] # ) boxes = boxes[inds] landms = landms[inds] scores = scores[inds] # keep top-K before NMS order = scores.argsort()[::-1][:args.top_k] boxes = boxes[order] landms = landms[order] scores = scores[order] # do NMS dets = np.hstack((boxes, scores[:, np.newaxis])).astype(np.float32, copy=False)

landms = landms * 640 landms = landms.cpu().numpy() 转换为纯pytorch函数: landms = landms * 640 landms = landms.detach().numpy()

std::vector<int> nms_result; cv::dnn::NMSBoxes(boxes, confidences, CONF_THRESHOLD, NMS_THRESHOLD, nms_result); std::vector<cv::Mat> temp_mask_proposals; std::vector<OutputSeg> output; Rect holeImgRect(0, 0, src.cols, src.rows); for (int i = 0; i < nms_result.size(); ++i) { int idx = nms_result[i]; OutputSeg result; result.id = classIds[idx]; result.confidence = confidences[idx]; result.box = boxes[idx]& holeImgRect; output.push_back(result); temp_mask_proposals.push_back(picked_proposals[idx]); }什么意思

这段代码是一个目标检测算法的一部分，它使用非极大值抑制（NMS）来筛选出具有高置信度的目标框。首先，它调用了cv::dnn::NMSBoxes函数，该函数会根据指定的阈值将置信度低于阈值的目标框过滤掉，并将保留的目标框的...

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