训练前对图片中目标进行标注，如果一张图中有多个同类目标，是标注一个就行还是多个都要标注上？如果一张图中有多个不同类目标，是不是都要标注？
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关注全部都要标注，如果你的识别任务是识别某一种，只需要标注此种目标，不同类目标不需要标注，望采纳！谢谢
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- 2022-04-18 21:19回答 1 已采纳 有了模型可以移植，但是也要保证能加载成功这个模型，也就是还是需要一定的环境，不必要和训练时的环境一模一样 望采纳
- 2022-04-21 22:20回答 2 已采纳 一般来说用之前的权重文件当作预训练模型是有助于提高一些准确率的，前提条件是你的新数据对于旧数据集来说是新的数据分布（除非新数据和旧数据差不多，不然增加数据量可以增大数据分布区间的）
- 2021-05-11 10:28回答 1 已采纳 parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') defau
- 2024-10-13 15:52数据集_深度学习的博客 常见车辆病害数据集，目标检测，yolo，voc，复杂背景
- 2022-11-18 11:42回答 2 已采纳 看下你的训练best的result.png这张图片，里面有一些绘制精度和loss，pr曲线图。另外，从你的数据集里面拿几张图片出来测试看下训练集的图片能不能找到，要是训练集的都找不到，说明你的网络基本
- 2022-08-31 11:06回答 2 已采纳 可能是你的torchvision包版本不对，或者模块损坏你可以尝试重新安装torchvision包
- 2021-09-24 11:36回答 2 已采纳 影响就是1920x1080的图片在保持长宽比缩放（注意是长边缩放到640，短边不够的用0填充)到640x640的情况下，你的目标不会变成太小，原本5x5大小的物体缩放之后变成一个像素点之类的那肯定就有
- 2024-09-24 15:59数据集_深度学习的博客 肺结节检测数据集，目标检测，yolo，voc，复杂背景
- 2022-11-17 11:52回答 2 已采纳 epoch这个参数你没设置吗？默认应该有300才对
- 2022-04-12 16:34回答 1 已采纳 降低batchsize的大小，例如8 16
- 2022-01-15 21:21回答 2 已采纳 解决了，既然锁定问题出在显卡上，在坚信不是硬件问题的前提下，只能一遍一遍换驱动版本。 刚开始用的最早的驱动版本是11.3，pytorch支持的另一个cuda版本10.2 nvidia官网不支持wind
- 2024-09-15 12:35数据集_深度学习的博客 屏幕缺陷检测数据集，目标检测，yolo，voc，复杂背景
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