tmux
sudo apt-get install tmux
建立新的session,
tmux
或自行命名session name
tmux new -s <session name>
查看tmux
tmux ls
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選擇現有tmux的session
tmux attach -t <session name>
tmux kill-session -t <session name>
tmux rename-session -t 0 <new_session_name>
tmux attach -d
本篇記錄如何使用自己的資料集,利用YOLO進行訓練 Step 0: Environment setting 下載 darknet git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git 編譯 Yolo (根據自身電腦環境,修改 Makefile) 參考 https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-compile-on-linux-using-make Step 1: Label data
Dec 23, 2022華邦 security 介紹文件: https://pcsnas.iottalk.tw:5001/sharing/mM1s0F65j :memo: 若非使用外掛的 security flash,則可省略 Step 1. 以及 Step 2. :memo: 若 linux kernel version 非 5.x 版本,則須自行編譯 kernel 成 5.x 版本 (承德科技的工業用樹梅派已內建 5.x 版本) 機器: 工業用樹梅派 (自行外掛 security flash): user:pi password:artt25815695 機器: 工業用樹梅派 (內建security flash):
Dec 13, 2022紀錄一些自己較陌生的名詞 :memo: 正樣本、負樣本 我們要對一張圖片進行分類,以確定其是否屬於汽車,那麼在訓練的時候: 汽車的圖片為正樣本 任何不是汽車的東西為負樣本 :memo: 難樣本、易樣本 訓練集可以分為Hard Sample和Easy Sample
Oct 2, 2022Step 1: Download dataset 如果檔案太大,可以不要下載test2017.zip 以及 unlabeled2017.zip (我也僅用 train(64K images) 以及 val (26K images)做,大概就有40GB左右了) mkdir coco cd coco mkdir images cd images wget -c http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip wget -c http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip
Jan 2, 2022or
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