yolo v5检测视频，出现这些错误，这是为什么呢？结果已经输出完毕，然后就报错了，不影响程序运行。
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爱晚乏客游 2022-11-07 17:01关注应该是视频某些帧有问题，opencv不能很好的解码导致的。还有一种可能是你没用显卡，检测速度远远慢与视频读取速度也可能导致这种情况
如果你确定你要整个视频流保证无误的话，得自己实现一个帧缓存，将每推理到的帧缓存起来，错误帧丢掉本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏举报 编辑记录
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- 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
- 2022-11-03 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
- 2024-06-21 18:14月亮已死热爱可抵万难的博客 yolo作为目标检测计算机视觉领域的核心网络模型，虽然到24年已经出到了v10的版本，但也很有必要对之前的核心版本v5版本进行进一步的学习。在学习yolo v5的时候因为缺少论文所以要从源代码入手来体验yolo v5之一经典...
- 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
- 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
- 2021-07-07 18:48回答 1 已采纳 最后面的报错是什么？看样子应该是你的版本什么的没有对应上。最大的可能性是你的cuda或者cudnn没有安装对，其次就是torchvision版本看下有没有对应上。目前看到的报错就这几个。
- 2023-11-14 15:31不是复数的博客 在utils文件夹下，找到dataloder.py文件找到如下代码。训练的时候一直报这个错误 ，苦苦找不到求解。改成自己的文件夹名即可。
- 2022-07-19 09:36回答 1 已采纳 你在这里面存肯定是有目标才会进入for循环，把存图的代码提到for循环外面去即可
- 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
- 2021-08-19 18:22回答 1 已采纳 帧数可以在LoadStreams类里面修改 如果你想要几秒钟检测一次，那么久设置一个定时器，可以使用time.sleep(1000)来限制，过1秒检测一次，在detect这里的for循环里面加上去就
- 2022-06-24 18:13AI炮灰的博客 首先找到yolov5下面的models文件夹下面的common.py文件，如下所示：找到该文件夹下面的SPP类， 然后在该类的上面添加SPPF类，如下所示， 可以直接将上面代码复制上去即可。然后该错误就进行了解决。...
- 2022-09-14 20:58mrathena的博客 本来是打算照着B站教程从Yolov5-5.0开始的, 依赖安装好后, 在运行的时候有一堆报错, 解决一个又出一个, 网上也没有什么好的解决办法, 索性直接上当时的最新版Yolov5-6.2了, 依赖安装好后, 直接就能跑起来(cpu模式)....
- 2024-08-20 22:44志哥帥的博客 --免额外安装CUDA和cudnn（适合小白的保姆级教学）_将python的版本切换为paddle环境中的python插件-CSDN博客如何利用YOLOv5进行预测（二）_哔哩哔哩_bilibiliPyTorch 深度学习目标检测入门实战系列【土堆 ...
- 2023-01-05 21:36智慧地球（AI·Earth）社区的博客 【nvidia jetson xavier】Deepstream 自定义检测Yolo v5模型部署
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