原创 OpenCV讀取顯示圖像

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原创 NVIDIA驅動-CUDA-gcc版本關係

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原创 YOLO3訓練自己標註的數據 將檢測到的目標保存爲圖像

YOLO3訓練自己標註的數據 將檢測到的目標保存爲圖像使用darknet下的python/darknet.py遇到的問題檢測區域 使用darknet下的python/darknet.py遇到的問題 找不到libdarknet.s

原创 YOLO-v3 使用自己標註的數據 訓練模型

YOLO-v3識別速度快,記錄標註自己數據並訓練模型的過程 下載圖像標記工具labelImg,GitHub地址。 在Ubuntu18系統上編譯labelImg  sudo apt install pyqt5-dev-tools sudo

原创 切換GCC版本

在編譯CUDA相關程序時,gcc版本問題經常導致編譯失敗。 先將原鏈接文件備份 創建新的軟鏈接 cd /usr/bin sudo mv gcc gcc.bak sudo ln -s gcc-4.8 gcc 我用的是cuda 9.0 使用

原创 ubuntu18.04下cuda環境變量

此部分坑多,被某度搜索的內容坑了一天 參考了 cuda安裝與可能遇到的問題 https://www.jianshu.com/p/f71bbf2ecde3 1)安裝完顯卡驅動和cuda及cudnn後,需要配置好環境變量 2)在~/.bash

原创 Ubuntu18.04離線安裝NVIDIA顯卡驅動

費了一天的勁,走了好多的坑,最主要的原因是gcc版本的問題,一定要用最新版本的gcc!!!1)官網下載顯卡驅動2)apt 下載gcc包及其依賴包,可用apt-cache depends gcc命令查看3)刪除所有原來顯卡驅動sudo ap

原创 Ubuntu18安裝cuda9.0

1)在官網下載cuda9.0,地址https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive2)安裝gcc4.8並在/usr/bin下做好鏈接3)安裝命令sudo ./cuda.run -toolk

原创 python獲取網絡數據

一、構造請求頭 req = urllib.request.Request(url, headers={ 'Connection': 'Keep-Alive', 'Accept': 'text/html, applicat