yolo代码 ema

时间: 2023-10-25 14:10:49 浏览: 209
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guligedong_yolo.7z

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引用中提到的YOLOv8是一个实时多目标追踪和分割的代码项目。它使用YOLOv8进行目标的识别和分割。而多目标追踪则是通过后面提到的四种算法实现的，包括botsort、bytetrack、ocsort和strongsort。至于引用和中提到的yolov7-odconv和yolov7-iou，它们是对YOLOv7进行改进的代码项目。yolov7-odconv添加了Omni-Dimensional Dynamic Convolution，而yolov7-iou添加了EIOU、SIOU、ALPHA-IOU、FocalEIOU和Wise-IOU到yolov7的box_iou中。这些改进都是为了提升YOLO算法的性能和准确度。
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File "E:/learning/NEW/code/yolov8/NWPU/yolov8-pytorch-master/train.py", line 548, in <module> fit_one_epoch(model_train, model, ema, yolo_loss, loss_history, eval_callback, optimizer, epoch, epoch_step, epoch_step_val, gen, gen_val, UnFreeze_Epoch, Cuda, fp16, scaler, save_period, save_dir, local_rank) File "E:\learning\NEW\code\yolov8\NWPU\yolov8-pytorch-master\utils\utils_fit.py", line 34, in fit_one_epoch outputs = model_train(images) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\parallel\data_parallel.py", line 166, in forward return self.module(*inputs[0], **kwargs[0]) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "E:\learning\NEW\code\yolov8\NWPU\yolov8-pytorch-master\nets\yolo.py", line 165, in forward self.anchors, self.strides = (x.transpose(0, 1) for x in make_anchors(x, self.stride, 0.5)) File "E:\learning\NEW\code\yolov8\NWPU\yolov8-pytorch-master\utils\utils_bbox.py", line 25, in make_anchors sy,sx = torch.meshgrid(sy, sx, indexing='ij') if TORCH_1_10 else torch.meshgrid(sy, sx) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\functional.py", line 463, in meshgrid return _meshgrid(*tensors, indexing=indexing) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\functional.py", line 478, in _meshgrid return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs,indexing='ij') # type: ignore[attr-defined] TypeError: meshgrid() got multiple values for keyword argument 'indexing'

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