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如何高效采集深度学习数据集,并且提高准确率(采用YOLO v8),目前采集的数据集在已知数据集当中表现很好,但是移植到生产环境模型精度急剧下降,请们分享一下改进经验,谢谢!

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yolov5训练不出框框问题有知道的吗,训练结果出来了,但是结果的图片没有框框

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用conda更新虚拟环境中的pytorch版本,一直报错,而且执行“conda update -n base conda”时也报错,用默认源也报错,为什么啊,我真的哭死

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如何导入训练好的YOLO模型(不是用Matlab训练的)需要将模型初始化嘛怎么做到选择一个标签,图片显示对应的目标 刚开始学习,求指导,谢谢!

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我觉得小度的系统不够智能怎么样才能让他更智能点,自己动手升级呢?需要哪些硬件,以及需要哪些软件

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这是一个模块的代码,下面最后输出进入ctgan_generator模块,然后就会出现这个问题

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有没有人能解决这个问题呀,这是一个模块的代码,下面最后输出进入ctgan_generator模块,然后就会出现这个问题

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pycharm在debug的时候显示出来的变量那么多,要怎么看?

回答 m0_57458953
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RuntimeError: Given normalized_shape=[4096], expected input with shape [*, 4096], but got input of s

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我是一个大四学生,有一定的网站前后端开发经验,现在快要结课离校了,得益于父亲的关系,一个叔叔(很有能力)叫我去他那边,他带我搞AI。我确实很感兴趣,但我总觉得自己的基础不够,会使这次学习的效果大打折扣

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第四步所有交换机接口如何配置,是用trunk 接口还是acces 接口?

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对多腹腔脏器分割模型进行训练后,将模型预测结果可视化,得到以上图片,预测分割区域模糊不清,请问该问题该如何解决?

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大佬您好!我目前在学习这个项目,请问你说的两个.py文件在哪呢?万分感谢指点

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在使用yolov9并融合其他模块训练自己的数据集时很快精度就达到最高,请问这是什么地方出问题了。(训练集一万多张照片,没有加预训练权重)。

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如果使用OAI数据集,OAI数据集里的图片是已经处理好的数据吗?如果不是应该如何处理呢?还是直接使用它自带的那个文件进行筛选呢?

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我想请问一下什么是小样本学习,我先利用大量的训练数据训练网络提高他的特征提取能力,然后用这个网络做图像分类。分类的时候先用一小部分有标签的n-way-k-shot数据集进行微调,然后用这个网络对正常的

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tacotron在进行预训练时无法生成train.txt文件,并且翻看记录时找到了一个错误 Traceback (most recent call last): File "preprocess

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这边有个问题,我的数据集就只有100张图片,但是训练的超级慢是什么问题 python train_dual.py --workers 12 --device 0 --batch-size 16 -

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一、 eiq1.9.X与CUDA11.2适配吗?如果不适配,应该与哪个版本的CUDA适配呢? 二、win10可以安装最新版本的eiq吗?如果可以,最新版本的eiq应该与哪个版本的CUDA与cudnn适

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Either no mask or multiple masks found for the ID 2: []复现unet深度学习的时候遇到的问题,问问佬们该如何解决

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我构建了一个孪生网络模型,但是出了点问题。具体来说,在模型训练时,损失可以有效降低,并且训练准确率可以提升至接近100%,然而,模型的测试准确率无论如何都只有50%左右。为了判断是否是网络的泛化能力不

Aycoa
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我想跑一个深度学习的大模型 但是需要在具有runai的集群上跑 因为设备不行 没有那么大的集群 想要改一下 都需要改什么 或者我应该学习一些什么来知道怎么改动

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有两张图片,大图图片A,小图图片B,如何从图片A中找到图片B的所在坐标?注意: 图片B不是从图片A中截取下来,是从另一张图片C(与图片A在肉眼感官上一模一样的两张图,但是可能存在光感,偏色等肉眼感知不

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简单说,我想改变一个分布的均值跟方差(mu 和 log_var),然后在这个分布中采样生成假图结构数据z,将假图结构数据z通过模型model,然后利用得到的假预测值y_pred_fake跟真实标签做l

回答 Nanixini
采纳率100%
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列宁是哪个国家的领导人?A、前苏联B、古巴C、白俄罗斯D、吉尔吉斯斯坦

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我用的YOLOv10模型,跑ui界面的报错了,有人能给点指点吗

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在mmdetection框架下使用yolox模型进行训练,训练标准的coco数据集正常,但是训练资质的coco类型的数据集不行,loss_cls和loss_bbox都为0。这是我的coco数据集ann

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mmdetection框架下使用yolox模型进行训练loss_cls,loss_bbox一直为0,但是使用faster-rcnn训练的话训练结果没什么问题yolox结果:09/21 15:27:47

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是否有人试过复现《GMAN: A Graph Multi-Attention Network for Traffic Prediction》这篇论文的代码。我的在test阶段算出的MAPE是nan%。

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我直接用的colmap自制数据集,做出来的所有图片的位姿都能匹配上,但是在训练nerfacto模型后,导出的点云结果是最后那张的样子,根本不成形。