Слияние кода завершено, страница обновится автоматически
简体中文 | English
Linux(目前代码未在Windows环境试验)
python3.7 +(不支持python2)
PyTorch 1.5或更高版本
CUDA 10.0或更高
NCCL 2
GCC(G++) 4.9或以上
已经测试了以下版本的操作系统和软件:
-操作系统:Ubuntu 16.04/18.04
CUDA: 9.2/10.0
NCCL: 2.1.15/2.2.13/2.3.7/2.4.2
GCC (G + +): 4.9/5.3/7.3
a.创建一个conda虚拟环境并激活它。
conda create -n yolodet python=3.7 -y
conda activate yolodet
b.按照官方说明安装PyTorch stable或nightly和torchvision，例如:
conda install pytorch torchvision -c pytorch
c.克隆yolodet-pytorch库。
git clone https://github.com/wuzhihao7788/yolodet-pytorch.git
cd yolodet-pytorch
d.安装yolodet(其他依赖项将自动安装)。
python setup.py develop # or "pip install -v -e ."
pip install -r requirements.txt
建议将数据集的根目录软连接到$YOLODET/data。
如果你的文件夹结构不同，你可能需要改变配置文件中相应的路径。
yolodet-pytorch
├── yolodet
├── tools
├── cfg
├── data
│ ├── your data root #你的数据集根目录
│ │ ├── annotations #标签存放位置
│ │ │ ├── train.txt #训练数据集标签文件。数据格式：[图片名称 x1,y1,x2,y2,label] 例如：59679.jpg 253,420,406,744,0 25,40,46,44,1
│ │ │ ├── val.txt #验证数据集标签文件。数据格式同上
│ │ │ ├── test.txt #测试数据集标签文件。数据格式同上
│ │ ├── images #图片存放位置
│ │ ├── label.names #标签名称存放位置,按标签索引，按行存储
Вы можете оставить комментарий после Вход в систему
Неприемлемый контент может быть отображен здесь и не будет показан на странице. Вы можете проверить и изменить его с помощью соответствующей функции редактирования.
Если вы подтверждаете, что содержание не содержит непристойной лексики/перенаправления на рекламу/насилия/вульгарной порнографии/нарушений/пиратства/ложного/незначительного или незаконного контента, связанного с национальными законами и предписаниями, вы можете нажать «Отправить» для подачи апелляции, и мы обработаем ее как можно скорее.
Опубликовать ( 0 )