问题遇到的现象和发生背景
yolov4中想要在SPP里增加两个新的最大池化层，他们的提取框是长条形的，不知道是不是卷积核选取有问题，现在报错了NotImplementedError，不知道哪位大佬能指点一下
问题相关代码，请勿粘贴截图
运行结果及报错内容
1条回答 默认 最新
- 2022-11-07 17:58回答 2 已采纳 你这个应该是数据集的yaml文件配置项没有修改。你用的是默认的yanl文件，他跟你数据集的类别对不上号。你可以看一下我写的博客，里面描述了如何训练自己的数据集。https://hpg123.blog.
- 2021-05-12 11:06回答 2 已采纳 tensort没用过，不知道结果的结构体成员名是什么，不过你可以用下面几个个方法看下结构体名字。 1、在399行这里的Yolo::Detection这里，按F12点进去看看这个的数据结构是什么样的，
- 2022-12-25 14:22回答 2 已采纳 这个本来就没有统一标准，看厂家手册。有的是通过特殊命令进入，有的是启动的时候按下某个按钮进入另外，你确定是SCL SDA? 这是uart吗？
- 2024-06-08 00:42拿下Nahida的博客 相比YOLOv5/v7，除了YOLOv5n外，YOLOv7tiny的参数量较小，效果往往也相较YOLOv5n高上不少，又近来博主打算改进yolov7-tiny文件，但苦于其池化层部位是直接写在yaml中的，修改极为不便，因此对池化层做简化处理。...
- 2021-07-15 17:34回答 2 已采纳 你好，我是有问必答小助手。为了技术专家团更好地为您解答问题，烦请您补充下（1）问题背景详情，（2）您想解决的具体问题，（3）问题相关代码图片或者报错信息。便于技术专家团更好地理解问题，并给出解决方案。
- 2023-03-28 19:06回答 1 已采纳 这个错误的含义为：在配置 YOLOv3-tiny 模型时，配置文件的后缀名不符合要求。根据错误提示信息，YOLOv3-tiny 模型的配置文件只支持 ".yaml" 和 ".yml" 两种后缀名，而你
- 2022-07-22 00:22回答 3 已采纳 先要判断蓝牙模块发送数据是否正常，可以单点测一下单片机接收管脚是否有数据波形发出，如果没有就断开单片机与蓝牙的通迅连接线，测蓝牙模块的发送端是否有数据发出，如果有，就是单片机管脚问题或者软件配置问题，
- 2024-06-08 08:00拿下Nahida的博客 池化层（Pooling Layer）是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）中的一个重要组成部分，主要用于减少输入数据的空间尺寸（例如，图像的宽度和高度），同时保持其最重要的信息。这一过程称为下采样...
- 2023-04-13 13:17回答 6 已采纳 你说有问题的这句换成下面的看下 OImg = cv2.imdecode(img_array,flags=cv2.IMREAD_COLOR) OImg =cv2.cvtColor(OImg,cv2.CO
- 2022-04-27 00:39回答 2 已采纳 将场景中的PostProcess相关的组件删掉，需要的话重新添加
- 2022-02-13 21:36
yolov3训练：AssertionError: Model accepts 2 classes labeled from 0-1, however you labelled a class 18.
python
深度学习
目标检测
回答 1 已采纳 提问注重方法，你这一大段代码别人没时间给你看！错误提示已经很明显了，模型的cls分类是2，但是数据给的cls是30.修改一下模型的配置即可。 - 2022-07-27 14:09BIgLighting的博客 史上最详细的YOLOV3 SPP结构 代码解析
- 2022-09-27 17:12回答 4 已采纳 定时器的问题 定时器1使用重复
- 2022-08-07 17:02神洛华的博客 yaml : 训练网络的相关超参数│ └── yolov3 - spp . cfg : yolov3 - spp网络结构配置│├── data : 存储训练时数据集相关信息缓存│ └── pascal_voc_classes . json : pascal voc数据集标签│├── runs :...
- 2022-09-25 22:02阿康Obliviate的博客 随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。来源于哔哩哔哩博主“霹雳吧啦Wz”，博主学习作为笔记记录，欢迎大家一起讨论学习交流。
- 2024-07-15 01:25江畔柳前堤的博客 https://www.bilibili.com/video/BV1yi4y1g7ro?p=4&vd_source=7dace3632125a1ef7fd32c285eb2fbac
- 2023-07-13 20:51《基于YOLOv4算法的绝缘子检测：深入解析与应用》 ...总结，本课程设计通过深入研究YOLOv4算法，实现了对绝缘子的高效检测，不仅展示了人工智能在实际问题解决中的巨大潜力，也为后续的相关研究和应用提供了参考。
- 2021-08-23 17:41木卯_THU的博客 深度学习之目标检测（九）-- YOLOv3 SPP理论介绍深度学习之目标检测（九）YOLOv3 SPP理论介绍1. Mosaic 图像增强2. SPP 模块3. CIoU Loss3.1 IoU Loss3.2 GIoU Loss3.3 DIoU Loss3.4 CIoU Loss4. Focal Loss 深度...
- 2020-05-09 09:22- SPP-Block：空间金字塔池化层提高了模型对不同尺度目标的检测能力。 - Mish激活函数：替代ReLU，提供更好的梯度流和性能。 - Mosaic数据增强：组合不同图像，创建更复杂的场景，提高模型泛化能力。 - MixUp和...
- 迪菲赫尔曼的博客 汇总一些SPP结构
- 没有解决我的问题, 去提问
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4月18日
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