目标检测之YOLO

标签：无分类：机器学习创建时间：2024-10-18 03:36:14 更新时间：2024-10-31 11:33:29

1.安装依赖

安装依赖，我也是废了很久的时间，还真是扯淡啊，总是有各种各样的问题，最后终于还是解决了。

# 创建虚拟环境
conda create --name yolo python=3.9
# 切换虚拟环境
conda activate yolo

# 安装 pytorch
conda install ultralytics torch pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia 

# 使用pip安装
pip install ultralytics

参考文章:
【1】.解决无法将“yolo”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。
【2】.Windows 11系统更新CUDA并安装PyTorch环境
【3】.Start Locally 这里指导了如何进行安装GPU
【4】.超详细的YOLOv8安装与测试指南：让计算机视觉任务变得简单 pip安装，Conda安装、Git克隆、Docker安装
【5】.anaconda虚拟环境管理，从此Python版本不用愁
【6】.conda建立虚拟环境并安装相应包

2.YoloV11

最新的Yolo V11版本出来了，我还要去学习这个东西，虽然很多东西都不太懂，但是实践还是要进行的。

参考文章:
【1】.YOLOv11 | 一文带你深入理解ultralytics最新作品yolov11的创新 | 训练、推理、验证、导出（附网络结构图） 1.YOLOv11和YOLOv8对比。2.YOLOv11的网络结构解析。3.YOLOv11下载、环境安装、数据集获取。4.模型训练。5.模型验证/测试。6.模型推理。7.模型输出。
【2】.超详细教程YoloV11官方推荐免费数据集网站Roboflow一键导出Voc、COCO、Yolo、Csv等格式 YoloV8官方推荐了一个数据集网站，就是Roboflow。Roboflow是一个数据集管理平台，提供了免费的数据集，同时也支持上传自己的数据集进行格式转换。使用Roboflow，开发者可以方便地获取所需格式的数据集，无需手动转换格式。此外，Roboflow还提供了多种数据预处理、数据增强等功能，可帮助开发者更好地优化训练数据

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文章目录

1. 1.安装依赖
2. 2.YoloV11

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isNaN 和 Number.isNaN 函数的区别？

1.函数 isNaN 接收参数后，会尝试将这个参数转换为数值，任何不能被转换为数值的的值都会返回 true，因此非数字值传入也会返回 true ，会影响 NaN 的判断。

2.函数 Number.isNaN 会首先判断传入参数是否为数字，如果是数字再继续判断是否为 NaN ，不会进行数据类型的转换，这种方法对于 NaN 的判断更为准确。

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为什么0.1+0.2 ! == 0.3，如何让其相等?

一个直接的解决方法就是设置一个误差范围，通常称为“机器精度”。对JavaScript来说，这个值通常为2-52，在ES6中，提供了Number.EPSILON属性，而它的值就是2-52，只要判断0.1+0.2-0.3是否小于Number.EPSILON，如果小于，就可以判断为0.1+0.2 ===0.3。

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== 操作符的强制类型转换规则？

1.首先会判断两者类型是否**相同，**相同的话就比较两者的大小。

2.类型不相同的话，就会进行类型转换。

3.会先判断是否在对比 null 和 undefined，是的话就会返回 true。

4.判断两者类型是否为 string 和 number，是的话就会将字符串转换为 number。

5.判断其中一方是否为 boolean，是的话就会把 boolean 转为 number 再进行判断。

6.判断其中一方是否为 object 且另一方为 string、number 或者 symbol，是的话就会把 object 转为原始类型再进行判断。

每日英语

Happiness is time precipitation, smile is the lonely sad.

幸福是年华的沉淀，微笑是寂寞的悲伤。