训练集和测试集每张图片尺寸都是4803760，在训练时，将训练集的每张图片裁成5张图片，即一张新的图片尺寸为480752，作为新的训练集。用训练得到的权重，对测试集做推理，想请问一下怎么解决这个尺寸不一样的问题？
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- 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
- 2022-07-17 00:38回答 1 已采纳 ocr的模型通常已经在足够数据量的数据集上训练过，各类模型大致关系为： 普通训练模型：大多数情况指没有经过太多训练的模型，适合在你自己有大量数据的情况下进行训练预训练模型：由官方已经训练过的模型，但可
- 2022-10-05 17:48回答 1 已采纳 权重文件有问题参考下边链接帖子里的办法AttributeError: 'Detect' object has no attribute 'grid_cell_size' · Issue #530 ·
- 2023-12-10 11:43DogDaoDao的博客 深度学习训练与推理
- 2022-10-26 16:52回答 1 已采纳 b=0||1是个什么操作，你先理解了语法再来写代码，不要胡搞乱搞，不要全凭想象0||1是0或者1，它的返回值恒等于1，你这里相当于写b=1题目给你什么条件你就用什么条件，不要脑补不存在的条件来写乱七八
- 2022-11-22 00:41回答 2 已采纳 推理的时候跟epoch无关，epoch是训练阶段的。计算推理时间是在训练结束之后的事情，目前看情况，主流的有1个或者32个batch size的推理时间，不包含图像预处理（包括转到cuda）和后处理，
- 2021-07-19 10:12回答 1 已采纳 找些综述看看
- 2022-09-02 18:32kao_lengmian的博客 yolov5在模型转换后，推理输出结果与原pt模型偏差较大，是因为参数变化导致的，需要手动指定
- 2023-01-28 21:40回答 2 已采纳 跑的时候看下开下任务管理器，这里切换成cuda，然后运行看下这里的cuda和下面的现存有无上升，有上升说明有调用显卡。另外，你的模型有无预热？一般来说，显卡推理的前一两张速度会很慢，后面速度就飞起了。
- 2022-10-21 17:03回答 2 已采纳 这个里面有：https://wenku.baidu.com/view/d8a95c287fd184254b35eefdc8d376eeaeaa17b5.html
- 2021-04-09 19:54回答 1 已采纳 yolov5自带的多进程是加载数据集用的，你想要加速得多显卡。 parser.add_argument('--workers', type=int, default=6, help='maximu
- 2022-12-08 16:09元气少女缘结神的博客 #我的需求：x86上Nvidia显卡训练好的模型用在AI推理卡上，host端运行C++主程序device端的AI推理卡提供NN算力，进行推理##
- 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
- 2023-10-28 23:50Snu77的博客 本文YOLOv8网络结构/环境搭建/数据集获取/训练/推理/验证/导出/部署，从网络结构的讲解从模型的网络结构讲解到模型的部署都有详细介绍，同时在本专栏中还包括YOLOv8模型系列的改进包括个人提出的创新点，传统卷积、...
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