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mmrotate旋转目标检测框架的学习与使用

classes2.修改训练参数四、训练并测试1.训练2.测试3.预测五、总结参考资料前言mmrotate旋转目标检测框架的学习与使用是在AutoDL的服务器上进行的，配置为ubuntu18.04，GPURTX2080Ti

LinuxMelo·2022-11-22 16:54

你的YOLO V4该换了 | YOLO V4原班人马改进Scaled YOLO V4，已开源(附论文+源码)

（在RTX2080Ti上测试）作者单位：YOLOv4原班人马1、简介基于CSP方法的YOLOv4目标检测方法，可以上下缩放，并且适用于小型和大型网络，同时保持速度和准确性。

码农的后花园·2022-11-22 10:17

YOLOv4官方改进版来了！指标炸裂55.8% AP！Scaled-YOLOv4：扩展跨阶段局部网络【左侧关注下载】

（在RTX2080Ti上测试）作者单位：YOLOv4原班人马（AlexeyAB等人）papers:公号后台回复SYOLO获取code：https://github.com/WongKinYiu/PyTorch_YOLOv41

baobei0112·2022-11-22 10:34

Ubuntu20.04+GeForce RTX 2080 SUPER+cuda11.1+cudnn8.0.4+openCV4.4.0编译

Ubuntu20.04+GeForceRTX2080SUPER+cuda11.1+cudnn8.0.4+openCV4.4.0环境搭建1.Ubuntu20.04系统安装1.1制作系统盘1.2安装Ubuntu20.04

浪荡书生mw·2022-11-22 09:19

YOLOV4论文详解

它使每个人都可以使用1080Ti或2080TiGPU来训练一个超级快速和准确的目标探测器。在检测器的训练过程中，我们验证了最先进的Bag-of-Free

何如千泷·2022-11-22 04:43

kvm直通sata_KVM虚拟化win10显卡直通一例

一、硬件及需求联想SR6502x5218，64G，3x1.2TSASHDD，显卡RTX2080因为对系统要求必须是windows，windowsserver系统没有显卡驱动，win10又没有对应的服务器硬件驱动

weixin_39930144·2022-11-22 03:19

window下同时使用不同型号显卡

目录1.硬件配置2.配置两款型号遇见的问题3.软件方面4.测试使用1.硬件配置显卡3080显卡2080ti2.配置两款型号遇见的问题（1）显卡电源线不够只有两根8pin电源线追加显卡的话需要额外买一根电源线

Mr.Q·2022-11-22 03:10

两张显卡在win10上如何使用

我的服务器是装了win10server系统，之前是2080ti显卡，正常使用没有问题，现在打算加装一张3080ti，但是显示感叹号，无法识别，想问问这种情况应该如何解决呢？

weixin_39185140·2022-11-22 03:06

RuntimeError: No CUDA GPUs are available问题解决

标题问题阐述问题解决RuntimeError:NoCUDAGPUsareavailable标题问题阐述在使用cuda进行模型训练的时候出现了这样一个错误：显示说没有可用的GPU，当时我就炸了，我GeForceRTX2080Ti

春风知江南·2022-11-22 02:54

Ubuntu 16.04安装gpu版pytorch(包括cuda、cudnn)

注：RTX3090不支持CUDA10.2(支持的最高显卡为RTX2080ti),这里使用cuda11.1小技巧：watch-n10nvidia-smi命令每10s刷新一下显存利用率1.安装cuda11.11.1

呼啸蓝天·2022-11-21 23:54

安全帽 hat helmet识别算法，智慧工地

算法目前已经在线上运行算法在2080Ti的吞吐量可以到200FPS,在RK3399Pro可以到[email protected]

Nine-days·2022-11-21 23:02

tensorflow2.2错误:Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

项目场景：系统环境:OS:UBUNTU20.04CUDA:10.1Tensorflow2.2cuDNN:7.6.5TensorRT:6.0.15(tf2.1支持TensorRT6.0)GPU:RTX2080

qq_23928235·2022-11-21 19:10

tensorflow2.1错误:Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

系统环境:OS:UBUNTU18.04CUDA:10.1Tensorflow2.1cuDNN:7.6.5TensorRT:6.0.15(tf2.1支持TensorRT6.0)GPU:RTX2080(8G

落叶_小唱·2022-11-21 19:09

解决使用keras训练模型Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR报错问题

机器环境Ubuntu18.04rtx2080stensorflow-gpu1.14keras2.2.3使用keras训练模型时异常报错，根据日志分析大概是显存溢出问题，通过watch-n1nvidia-smi

李昂的·2022-11-21 19:38

pytorch分布式训练踩坑记录

pytorch分布式训练踩坑记录近期工作涉及到Backbone，所以会涉及到ImageNet1K(120w+张图像)的预训练先说说手上有啥，一台PC，配置如下2张2080ti500GSSD2T硬盘64内存

清新大叔丶·2022-11-21 10:38

实验室GPU服务器的搭建

实验室GPU服务器的搭建背景：以此记录在实验室两台GPU服务器安装Ubuntu系统遇到的问题服务器1：主板：技嘉TRX40AORUSXTREME；GPU：RTX2080TI服务器2：主板：技嘉TRX40AORUSXTREME

默默守候只为心安·2022-11-20 16:39

复现 Oriented R-CNN RTX3080ti

在3080ti主机上复现OrientedR-CNN，参考了：复现OrientedR-CNNRTX2080Ti_吃肉不能购的博客-CSDN博客这篇博文给我提供了很大帮助前言GitHub链接：GitHub-jbwang1997

pinfan12138·2022-11-20 14:45

让OpenCV的DNN模块速度飞起来 | Ubuntu18.04下联合编译OpenCV4.2和CUDA10.1

二、需要的有：Ubuntu18.04（最好完全新装避免依赖问题，Ubuntu20.04.1测试失败-2020-11-25）显卡RTX2080的435版

訢詡·2022-11-20 13:53

Ubuntu18.04.3 LTS + OpenCV3.4.6 + CUDA10.0 + CUDNN Caffe软件下载

孤狼北望·2022-11-20 11:32

cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED

cuDNNerror:CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED问题描述：训练环境pytorch=1.6python=3.6cuda=10.2，该环境原是在显卡2080Ti上搭建并打包的

weixin_49223207·2022-11-20 04:38

听说苹果M1能打英伟达RTX？那跑个光追试试

甚至此前有人发现M1MacMini在某项TensorFlow速度测试中的得分高于英伟达RTX2080Ti。所以一位从事光线追踪（Raytracing）技术的程序员，就对M1产生了兴趣。

程序员大咖·2022-11-20 01:09

mmdetection(v1.0rc0)-GTX2080遇到的问题-安装测试保存

./tools/dist_train.shconfigs/faster_rcnn_r50_fpn_1x.py3test.pyconfigs/faster_rcnn_r50_fpn_1x.pycheckpoints/epoch_1000.pth--outtemp_pred/ouput.pkl--evaltrain.pyconfigs/faster_rcnn_r50_fpn_1x.py--gpus1-

知识在于分享·2022-11-20 00:19

LINUX服务器搭建pytorch环境

最近需要跑深度学习模型，租用2080Ti显卡，连接远程服务器，记录一下学习过程。一、连接远程服务器【ssh远程连接服务器教程】租了GPU服务器不知道怎么深度学习？

打发人间白云·2022-11-19 13:22

ubuntu22.04更换RTX 4090显卡后，安装驱动和pytorch记录

前提环境：显卡更换之前（之前使用的是2080ti），已在ubuntu图形界面的“附加驱动”中安装nvidia驱动，并且anaconda环境中的pytorch正常使用。

ginogogo·2022-11-19 03:25

Linux安装Pytorch GPU版本

服务器环境：Ubuntu16.04.7显卡：2080cuda:10.1注：若服务器有管理员账户和个人账户，最好在个人账户下重新安装anaconda，否则安装pytorch过程中可能有些库安装失败，由于权限问题

五岳凌峰·2022-11-19 02:25

YOLOV4-tiny WIN10 部署

1环境1.1硬件当前：NVIDIA2080s要求：NVIDIA20系显卡，NVIDIA30系显卡1.2硬件环境当前：cuda11.2cudnn8.2win10要求：cuda11，cudnn对应cuda版本

highoooo·2022-11-10 10:32

在linux远程服务器配置pytorch-gpu

一般租远程服务器的话，都是租linux系统的本文就以在2080ti显卡服务器上安装pytorch-gpu版本为例。

bug生成中·2022-11-08 09:27

深度学习加速框架onnxruntime-gpu的环境依赖，pytorch转onnx环境，cuda、cudnn、onnxruntime-gpu环境配置

最近遇到2080ti显卡的训练与部署环境，迁移到3090显卡的机子上面，由于30系显卡需要nvidiacuda11版本以上才支持，原先的驱动比较老了只能支持cuda10.2。

沉睡的小卡比兽·2022-11-07 10:33

yolov5：pytorch报错“RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device“

在网上查了好多资料，说是pytorch与cuda版本不匹配，但我肯定不是这个问题，因为这个yolov5s的目标检测训练模型我在另一台显卡为2080Ti的服务器上跑通了，而且在20

CrystalheartLi·2022-11-02 15:10

Pytorch ModuleNotFoundError: No module named ‘models‘

shennong)ubuntu@ubuntu:~/zy/medicinebox_detector$pythoninterface_demo.pyUsingtorch1.7.1CUDA:0(GeForceRTX2080Ti

程序之巅·2022-10-20 23:37

Ubuntu安装配置opencv

配置如下：GTX2080ti/Ubuntu16.04/cuda10.2/cudnn8.0.3/tensorrt8.2.0/opencv3.4.10缺少：tensorrt8.2.0opencv3.4.10

小姜贼菜·2022-10-19 18:06

docker 训练深度学习_使用docker部署deepo深度学习训练环境

1.本文由veryGPU.com赞助播出非常GPU-GPU出租，显卡租赁，2080TI出租VeryGPU.com2.重点一在ubuntu安装显卡驱动3.重点二在安装显卡效能与风扇调节程序以保护显卡4.重点三在安装适用于

修言哥哥·2022-10-15 09:16

安装教程rtx2080ti_Ubuntu18.04.2下安装 RTX2080 Nvidia显卡驱动的方法

不久前入手了蓝天P870TM1G准系统，配置如下：1.Z370主板2.i9-9900k桌面处理器3.RTX2080移动版由于显卡太新的缘故，安装Ubuntu16.04时，试了好多版本，只有16.04.6

weixin_39790510·2022-09-28 01:09

安装教程rtx2080ti_Ubuntu18.04上安装RTX 2080Ti显卡驱动

上了RTX2080Ti显卡后，原来Ubuntu18.04内置的驱动和PPA安装的都不运作了，安装NVidia官网下载的驱动可以跑起来，但是需要费一些周折。

weixin_39624816·2022-09-28 01:30

2080TI Ubuntu18.04工作站搭建-深度学习环境(2)

2080TIUbuntu18.04工作站搭建-深度学习环境(2)环境：Ubuntu18.04Anaconda3-5.3.1python3.8pytorch1.8numpy1.22.2cuda11.1cudnn8.0.5GPU

跆拳道~跆拳小生~小陶·2022-09-28 00:56

2080Ti深度学习环境配置及常用软件安装

2080Ti深度学习环境配置及常用软件安装ubuntu16.04双系统的安装(已有window10系统)显卡驱动安装tensorflow安装teamviewer安装pycharm安装matlab安装双系统的安装

ifeng_h·2022-09-28 00:49

RTX 2080和RTX2080ti区别 2080和2080ti差距

GeForceRTX2080的核心频率为1515/1800MHz，GeForceRTX2080Ti的核心频率为1350/1635MHz。

m0_58402844·2022-09-28 00:17

Ubuntu18.04/16.04+RTX2080Ti+docker的深度学习环境配置

Ubuntu18.04/16.04+RTX2080Ti+docker的深度学习环境配置1.NVIDIA的GPU驱动安装根据显卡型号去NVIDIA官网下载驱动，官网链接https://www.nvidia.com

无名的小菜鸡·2022-09-28 00:15

GTX 2080TI TensorFlow GPU基准测试：2018年最佳GPU

近日Lambda给出了答案，他们通过比较研究人员常用的前5个GPU来获得答案（测试结果也考虑到了成本和性能）：RTX2080TiRTX2080GTX1080TiTitanVTeslaV100·结·果·总

javastart·2022-09-28 00:14

【CV】YOLOv4官方改进版来了！指标炸裂55.8% AP！Scaled-YOLOv4：扩展跨阶段局部网络

（在RTX2080Ti上测试）作者单位：YOLOv4原班人马（AlexeyAB等人）papers:作者公号后台回复SYOLO获取code：https://github.com/WongKinYiu/PyTorch_YOLOv41

风度78·2022-09-22 11:37

【深度学习】YOLOv4官方改进版来了！指标炸裂55.8% AP！Scaled-YOLOv4：扩展跨阶段局部网络...

（在RTX2080Ti上测试）作者单位：YOLOv4原班人马（AlexeyAB等人）papers:https://arxiv.org/abs/2011.08036code：https://github.com

风度78·2022-09-22 11:37

使用智星云stable diffusion创建ai创意绘画

目录租赁选择控制台参数选择下载图片结束租用租赁选择选择完以后,下面会列出可用的显卡型号,选择对应需要的就可以.2080ti,1080ti都能跑,只不过显存越大的卡,能画的图越大,速度也越快.点击租用,用默认值即可

智星云服务·2022-09-12 11:49

深度学习：GPU云服务器的租用

云，首当其冲的一定是这家，这家是我用过认为较为好用而且相对价格比较平均然后操作方便，还有最重要的一点就是它微信注册绑定送100元，如果是学生再送100元，真的很爽，而且这家的GPU种类比较多，从RTX2080Ti

YuriFan·2022-09-11 10:59

YOLOv4/v5的创新点汇总！

YOLOv4YOLOv4的三大贡献：设计了强大而高效的检测模型，任何人都可以用1080Ti和2080Ti训练这个超快而精准的模型。验证了很多近几年SOTA的深度学习目标检测训练技巧。

Tom Hardy·2022-09-10 07:48

只需两行代码，2080Ti 就能当 V100用，这个炼丹神器真牛！

作者|陈大鑫、青暮话说人工智能江湖门派众多且繁杂，好似那大脑中的神经网络一般，但繁杂中却仍然有着一统的迹象......许久之前，ML派坐落美利坚合众山中，百年来武学奇才辈出，隐然成江湖第一大名门正派，门内有三套入门武功，曰：图模型加圈，神经网加层，优化目标加正则。有童谣为证：熟练ML入门功，不会作文也会诌。不期数年，北方DL神教异军突起，内修表示学习，外练神经网络，心法众多，曰门，曰注意，曰记忆，

深度学习技术前沿·2022-09-09 09:27

yolov4和yolov5详解