?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 08:04:00 浏览: 110
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...

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...

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...

ImportError: libspconv_nms.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory

ImportError: libspconv_nms.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory 是一个导入错误，它指示缺少名为libspconv_nms.so.1的共享对象文件。这个错误通常是由于系统无法找到或访问所需的库...

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