不知道为什么会出现这种情况，我按照。txt文件进行了环境的配置，当我想运行例程时发现抱错。我的环境配置没有问题啊。111111111111111111111111111111111
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- 2022-11-03 11:53回答 2 已采纳 检查一下cv2是不是被你覆盖了？
- 2022-11-03 16:17回答 3 已采纳 看一下cv2的版本，可用通过 print(cv2.__version__)来看
- 2021-03-16 09:35回答 2 已采纳 需要英伟达显卡，已经将相关动态库添加到环境变量Path中后，还要讲几个system32
- 2022-10-26 18:00woshicver的博客 张老师在辅助驾驶领域深耕多年，主要研究计算机视觉在工业目标检测、图像分割、人脸检测和识别等领域的落地。是一位既有深厚理论知识储备，又有丰富工业落地经验积累的高级算法工程师。相信各位能从张老师的分享中，...
- 2023-04-18 17:50回答 2 已采纳 在YOLOv5中，class loss的数值越小越好。与其他深度学习模型一样，YOLOv5使用梯度下降优化算法来训练模型，通过最小化损失函数来更新模型参数，使得模型的输出结果更加准确。而class l
- 2023-03-09 14:22回答 1 已采纳 请看👉 ：训练yolo的数据集准备
- 2023-03-06 16:26回答 4 已采纳 点击这个文件 改成紫色的 https://blog.csdn.net/SSS__jq/article/details/123458804
- 2022-10-24 12:00风度78的博客 张老师在辅助驾驶领域深耕多年，主要研究计算机视觉在工业目标检测、图像分割、人脸检测和识别等领域的落地。是一位既有深厚理论知识储备，又有丰富工业落地经验积累的高级算法工程师。相信各位能从张老师的分享中，...
- 2022-09-08 10:56回答 1 已采纳 并不是哦，保存结果再官方例程文件是有写得，c端和python都是一样的，用探针，而且c端不需要改了，就是deepstream-app.c那个文件，而python需要自己加，具体的可以看我这篇：
- 2023-02-27 17:27回答 3 已采纳 该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ对于数据集增强的问题，这是一个需要根据具体情况而定的问题。在进行数据增强时，需要权衡增强所带来的优点和缺点。-一方面，数据增强可以增加数据集的多样性，减少过拟合的风险，提高
- 2023-03-28 11:02回答 1 已采纳 这里加上一句看下
- 2022-10-25 12:20PaperWeekly的博客 张老师在辅助驾驶领域深耕多年，主要研究计算机视觉在工业目标检测、图像分割、人脸检测和识别等领域的落地。是一位既有深厚理论知识储备，又有丰富工业落地经验积累的高级算法工程师。相信各位能从张老师的分享中，...
- 2023-02-21 21:54回答 1 已采纳 该回答引用ChatGPT 在YOLOv5中，通过比较ground truth和anchor的宽高比值，初步匹配正样本，并通过网格偏移增加了正样本的数量，这是一种常见的目标检测模型训练方式，可以提高
- 2023-05-03 23:08路人贾'ω'的博客 前言 终于读到传说中的YOLOv7了~≖‿≖✧ 这篇是在美团的v6出来不到一个月就高调登场，作者还是我们熟悉的AB大神（对，就是v4那个），读起来又是“熟悉”的感觉（贯穿了我的整个五一假期（╯－＿－）╯╧╧）。...
- 2023-03-17 16:34AI浩的博客 YOLOv8 是 ultralytics 公司在 2023 年 1月 10 号开源的 YOLOv5 的下一个重大更新版本，目前支持图像分类、物体检测和实例分割任务，鉴于...模型参数、运行速度、参数量等详见下表： 对比yolov5，如下表： mAP和参
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