(python39) D:\23101\yolov5-tf-android>python models/tf.py --weight weights/yolov5s.pt --cfg models/yolov5s.yaml --img 320 2023-05-24 11:06:59.896764: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] Successfully opened dynamic library cudart64_110.dll Traceback (most recent call last): File "D:\23101\yolov5-tf-android\models\tf.py", line 19, in <module> from models.common import Conv, Bottleneck, SPP, DWConv, Focus, BottleneckCSP, Concat, autopad, C3 File ".\models\common.py", line 8, in <module> import pandas as pd File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\pandas\__init__.py", line 22, in <module> from pandas.compat import is_numpy_dev as _is_numpy_dev # pyright: ignore # noqa:F401 File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\pandas\compat\__init__.py", line 25, in <module> from pandas.compat.numpy import ( File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python39\lib\site-packages\pandas\compat\numpy\__init__.py", line 24, in <module> raise ImportError( ImportError: this version of pandas is incompatible with numpy < 1.20.3 your numpy version is 1.19.5. Please upgrade numpy to >= 1.20.3 to use this pandas version

yolov3-tiny.weights.tar.gz

5. 加载预训练权重：使用torch.load()函数加载yolov3-tiny.weights文件，然后将权重分配给模型。 6. 训练模型：定义损失函数（通常是交叉熵损失和平方误差损失），选择优化器（如Adam或SGD），然后开始训练循环...

yolov3-tiny.weights

pytorch yolov3 目标检测 yolov3-tiny.weights https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights yolov3 yolov3-tiny.weights

(python39) D:\23101\yolov5-master>python export.py --weights best.pt --img-size 640 --batch-size 1 --include onnx Traceback (most recent call last): File "D:\23101\yolov5-master\export.py", line 71, in <module> from models.yolo import ClassificationModel, Detect, DetectionModel, SegmentationModel File "D:\23101\yolov5-master\models\yolo.py", line 24, in <module> from models.common import * File "D:\23101\yolov5-master\models\common.py", line 28, in <module> from utils.dataloaders import exif_transpose, letterbox File "D:\23101\yolov5-master\utils\dataloaders.py", line 31, in <module> from utils.augmentations import (Albumentations, augment_hsv, classify_albumentations, classify_transforms, copy_paste, File "D:\23101\yolov5-master\utils\augmentations.py", line 15, in <module> from utils.general import LOGGER, check_version, colorstr, resample_segments, segment2box, xywhn2xyxy File "D:\23101\yolov5-master\utils\general.py", line 38, in <module> from ultralytics.yolo.utils.checks import check_requirements ModuleNotFoundError: No module named 'ultralytics'

这个错误提示是缺少 ultralytics 模块，你需要先安装 ultralytics 模块，可以使用以下命令安装： pip install ultralytics 安装完成后再次运行 export.py 应该就可以了。

Traceback (most recent call last): File "D:/yolov7-lpr/yolov7_plate-master/plate_recognition/lprnet_plate_recognition.py", line 41, in <module> result = lprnet_plate_recognition("D:\yolov7-lpr\yolov7_plate-master\imgs\police.jpg", "D:\yolov7-lpr\yolov7_plate-master\weights\Final_LPRNet_model.pth") File "D:/yolov7-lpr/yolov7_plate-master/plate_recognition/lprnet_plate_recognition.py", line 10, in lprnet_plate_recognition model.eval() AttributeError: 'collections.OrderedDict' object has no attribute 'eval'这段报错是什么意思

这报错意味着你的代码中使用了一个名为"model"的对象，但它是一个有序字典（OrderedDict）类型的对象，该类型没有名为"eval"的属性。这通常表示你的模型没有被正确加载或初始化。你需要检查你的代码，确保正确加载了...

(python38) D:\23101\yolov5-master>python models/tf.py --weights best.pt --cfg models/yolov5s.yaml --img-size 640 Traceback (most recent call last): File "models/tf.py", line 26, in <module> import torch File "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python38\lib\site-packages\torch\init.py", line 122, in <module> raise err OSError: [WinError 182] 操作系统无法运行 %1。 Error loading "E:\ProgramFile\Anaconda\anaconda3\envs\python38\lib\site-packages\torch\lib\nvfuser_codegen.dll" or one of its dependencies.

这个错误提示是 Torch 模块加载时出现了问题，可能是因为缺少某些依赖库或者文件，建议先升级一下 Torch 和其他相关的依赖库，或者重新安装 Torch。你可以尝试按照以下步骤解决问题： 1. 确认你的 PyTorch 版本是否...

运行python models/tf.py --weight weights/yolov5s.pt --cfg models/yolov5s.yaml --img 320报错：AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'object'. np.object was a deprecated alias for the builtin object. To avoid this error in existing code, use object by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations

这个错误是因为 numpy 库的版本不兼容导致的。您可以尝试升级 numpy 库到最新版本，可以使用以下命令进行升级： pip install --upgrade numpy 如果您已经安装了最新版本的 numpy 库，可以尝试降低 numpy ...

Traceback (most recent call last): File "/Users/jason/Downloads/yolov5-5.0/detect.py", line 183, in <module> detect() File "/Users/jason/Downloads/yolov5-5.0/detect.py", line 39, in detect model = attempt_load(weights, map_location=device) # load FP32 model File "/Users/jason/Downloads/yolov5-5.0/models/experimental.py", line 118, in attempt_load ckpt = torch.load(w, map_location=map_location) # load File "/Users/jason/Downloads/yolov5-7.0/venv/lib/python3.10/site-packages/torch/serialization.py", line 809, in load return _load(opened_zipfile, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "/Users/jason/Downloads/yolov5-7.0/venv/lib/python3.10/site-packages/torch/serialization.py", line 1172, in _load result = unpickler.load() File "/Users/jason/Downloads/yolov5-7.0/venv/lib/python3.10/site-packages/torch/serialization.py", line 1165, in find_class return super().find_class(mod_name, name) AttributeError: Can't get attribute 'SPPF' on <module 'models.common' from '/Users/jason/Downloads/yolov5-5.0/models/common.py'>

这是一个Python代码的错误提示信息，显示出错的文件路径是“/Users/jason/Downloads/yolov5-5.0/detect.py”，错误的具体位置在第183行，最近的调用是在第39行。错误原因是在尝试加载模型权重时出现问题。

yolov4-tiny-tflite-for-person-detection:使用Yolov4-tiny-tflite进行人检测

用图像推断运行如下代码输入参数可以自己更改~ $ python run_person_detector.py --image ./data/persons.jpg --score 0.75用您的网络摄像头设备推断运行如下代码输入参数可以自己更改~ $ python run_video_person_...

解释这段代码：python test.py --task test --weights runs/train/exp_my_yolov7_tiny_epoch150/weights/best.pt --device 0 --name exp_my_yolov7_tiny nohup python test.py --task test --weights runs/train/exp_my_yolov7_tiny_epoch150/weights/best.pt --device 0 --name exp_my_yolov7_tiny > my_train_yolov7-tiny_epoch150_test_log.txt 2>&1 & python detect.py --weights runs/train/exp_my_yolov7_tiny_epoch150/weights/best.pt --device 0 --name exp_my_yolov7_tiny

这段代码是运行一个 Python 脚本 test.py，使用指定参数 task, weights, device 和 name 进行模型测试。其中，--task test 表示执行测试任务，--weights 指定使用的权重文件，--device 0 表示使用的设备编号为 0，--...

python segment/train.py --data coco128-seg.yaml --weights yolov5s.pt --img 640 Traceback (most recent call last): File "segment/train.py", line 42, in <module> import segment.val as validate # for end-of-epoch mAP File "/home/sxj/opencv_yolov5/yolov5_7.0/segment/val.py", line 42, in <module> from models.common import DetectMultiBackend File "/home/sxj/opencv_yolov5/yolov5_7.0/models/common.py", line 28, in <module> from utils import TryExcept ImportError: cannot import name 'TryExcept' from 'utils' (/home/sxj/anaconda3/envs/yolo/lib/python3.7/site-packages/utils/init.py)什么问题怎么解决

看起来你的代码中使用了一个名为 TryExcept 的函数，但是 Python 解释器无法从 utils 模块中找到该函数。这可能是因为你的代码使用的是自己本地项目中的 utils 模块，而不是安装在系统中的公共 utils 模块。你可以...

python train_sparity.py --st --sr 0.0002 --weights yolov5s.pt --data data/your_data.yaml --epochs 100 --imgsz 512 --adam ...

这是一个用 Python 编写的命令行脚本，用于使用稀疏训练（Sparse Training）方法训练 YOLOv5 目标检测模型。其中，参数含义如下： - --st：启用稀疏训练模式。 - --sr 0.0002：设置稀疏训练的稀疏率（Sparsity ...

YOLOv5 2023-6-11 Python-3.8.5 torch-1.13.0+cu117 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU, 4096MiB) Traceback (most recent call last): File "D:\yolov5-7.0\aimtools\main.py", line 30, in <module> model, device, half, stride, names = get_model() File "D:\yolov5-7.0\aimtools\load_model.py", line 10, in get_model model = attempt_load(WEIGHTS, map_location=device) TypeError: attempt_load() got an unexpected keyword argument 'map_location'这个报错怎么解决

这个错误可能是由于您的YOLOv5版本过低或者torch版本过低导致的。map_location参数在torch的版本1.13.0中是不被支持的，而在较新的版本中是支持的。建议您尝试升级您的YOLOv5和torch版本，您可以使用以下命令...

python怎么load本地的D:\yolov5-master\runs\train\exp5\weights位置的pt文件

在Python中，可以使用PyTorch库来加载本地的.pt文件。...weights = torch.load("D:\\yolov5-master\\runs\\train\\exp5\\weights\\file.pt") 3. 加载成功后，你可以使用这些权重来构建你的模型或者进行预测。

Traceback (most recent call last): File "C:\yolov5-5.0\detect.py", line 178, in <module> detect() File "C:\yolov5-5.0\detect.py", line 34, in detect model = attempt_load(weights, map_location=device) # load FP32 model File "C:\yolov5-5.0\models\experimental.py", line 118, in attempt_load ckpt = torch.load(w, map_location=map_location) # load File "C:\Users\admin\.conda\envs\gwstu_env\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 789, in load return _load(opened_zipfile, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "C:\Users\admin\.conda\envs\gwstu_env\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1131, in _load result = unpickler.load() File "C:\Users\admin\.conda\envs\gwstu_env\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1124, in find_class return super().find_class(mod_name, name) AttributeError: Can't get attribute 'SPPF' on <module 'models.common' from 'C:\\yolov5-5.0\\models\\common.py'>

这是一个Python错误追踪（Traceback），说明在运行 C:\yolov5-5.0\detect.py 文件时出现了错误。具体来说，错误是由 AttributeError 引发的，原因是无法在 models.common 模块中获取名为 SPPF 的属性。 ...

!python train.py --img 640 --batch 50 --epochs 100 --data ../yolo_A/A.yaml --weights yolov5s.pt --nosave --cache

--weights yolov5s.pt：预训练模型的权重文件路径。 --nosave：训练过程中不保存模型文件。 --cache：缓存的目录路径。这条命令的作用是在给定数据集上训练 YOLOv5 目标检测模型，其中模型的架构已经在代码中定义...

这段命令是什么意思：nohup python test.py --task test --weights runs/train/exp_my_yolov7_tiny_epoch150/weights/best.pt --device 0 --name exp_my_yolov7_tiny > my_train_yolov7-tiny_epoch150_test_log.txt 2>&1 &

该命令的意思是在后台运行一个名为test.py的Python脚本，使用指定的权重文件和设备编号运行。运行结果将被重定向到my_train_yolov7-tiny_epoch150_test_log.txt中，其中1表示标准输出，2表示标准错误。

YOLOv5s summary: 224 layers, 7062001 parameters, 0 gradients Traceback (most recent call last): File "D:/desktop/深度学习导论/yolov5mine/yolov5-7.0/detect.py", line 277, in <module> main(opt) File "D:/desktop/深度学习导论/yolov5mine/yolov5-7.0/detect.py", line 272, in main run(**vars(opt)) File "D:\python\anaconda\envs\pytorch_new\lib\site-packages\torch\autograd\grad_mode.py", line 26, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "D:/desktop/深度学习导论/yolov5mine/yolov5-7.0/detect.py", line 99, in run model = DetectMultiBackend(weights, device=device, dnn=dnn, data=data, fp16=half) File "D:\desktop\深度学习导论\yolov5mine\yolov5-7.0\models\common.py", line 501, in init if names[0] == 'n01440764' and len(names) == 1000: # ImageNet KeyError: 0

这个错误是由于程序尝试访问一个不存在的键值引起的。具体来说，在程序的第 501 行，它尝试使用一个名为 names 的列表对象的第一个元素，但是该列表对象可能是空的或未定义的，因此无法访问其第一个元素，导致 Key...

python detect.py --weights yolov5s.pt --source 0 # webcam img.jpg # image vid.mp4 # video screen # screenshot path/ # directory list.txt # list of images list.streams # list of streams 'path/*.jpg' # glob 'https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc' # YouTube 'rtsp://example.com/media.mp4' # RTSP, RTMP, HTTP stream

这是一个命令行指令，使用的是 YOLOv5 模型进行目标检测。其中 --weights 参数指定了模型权重文件的路径，--source 参数指定了输入源，可以是摄像头、图片、视频、屏幕截图、文件夹、图片列表、流列表、匹配指定...

解释这行命令：python detect.py --weights runs/train/exp_my_yolov7_tiny_epoch150/weights/best.pt --device 0 --name exp_my_yolov7_tiny

这是一个使用 YOLOv7 Tiny 模型进行目标检测的命令，其中 "--weights" 指定了模型权重文件的路径，"--device" 指定了使用的 GPU 设备编号，"--name" 是该训练实验的名称。

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!python train.py --img 640 --batch 50 --epochs 100 --data ../yolo_A/A.yaml --weights yolov5s.pt --nosave --cache

这段命令是什么意思：nohup python test.py --task test --weights runs/train/exp_my_yolov7_tiny_epoch150/weights/best.pt --device 0 --name exp_my_yolov7_tiny > my_train_yolov7-tiny_epoch150_test_log.txt 2>&1 &

解释这行命令：python detect.py --weights runs/train/exp_my_yolov7_tiny_epoch150/weights/best.pt --device 0 --name exp_my_yolov7_tiny

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