yolo编译成动态库

㈠ python运行后显示Traceback (most recent call last):什么意思

意思是：回溯（最近的一次呼叫）

这里表示您的Python程序出现了异常，括号中通俗的解释就是代码中引发异常的位置。

Python中一般使用try-except捕获异常。这样，如果引发异常，程序可对异常进行处理。避免了Traceback（most recent call last）等这样一些不友好的语句出现。

比如下面一个除零操作：

import traceback

try:
num = 1/0
except:
traceback.print_exc()

Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/Administrator/AppData/Roaming/JetBrains/PyCharmCE2021.2/scratches/scratch.py", line 5, in <mole>
num = 1/0
ZeroDivisionError: division by zero
黑体标注的是异常具体位置。

如果对异常进行处理，就不会显示这些回溯信息（Trackback这些内容）

try:
num = 1/0
except:
print('异常了')

这里程序只打印‘异常了’这三个字，但在具体编写程序时，不建议这样使用。使用中建议指明具体的异常类型。如下：

try:

num = 1 / 0

except ZeroDivisionError as e:

print(str(e))

打印输出“division by zero”，比Traceback友好多了！

希望回答对您有帮助！

㈡ python3.6程序运行出错，下面是提示 Traceback (most recent call last):

楼上说的不对，出的错与单引号无关，是编码的问题。你的代码本身没错，把你现在的文件删掉，重新建一个就行。下面和你的一样，只是换了路径，测试可行
1234567891011121314src_path = 'E:\\test_0.txt'des_path = 'E:\\test_1.txt' file_wait_to_read = open(src_path, 'r')file_wait_to_write = open(des_path, 'w') <a href="https://www..com/s?wd=sat&tn=44039180_cpr&fenlei=_5y9YIZ0lQzqlpA-" target="_blank" class="-highlight">sat</a> = raw_input('Please input the selected <a href="https://www..com/s?wd=sat&tn=44039180_cpr&fenlei=_5y9YIZ0lQzqlpA-" target="_blank" class="-highlight">sat</a>ellite: ')for line in file_wait_to_read.readlines(): if line.startswith(<a href="https://www..com/s?wd=sat&tn=44039180_cpr&fenlei=_5y9YIZ0lQzqlpA-" target="_blank" class="-highlight">sat</a>): file_wait_to_write.write(line) file_wait_to_write.flush()file_wait_to_read.close()file_wait_to_write.close()

㈢ yololib注入谁有下载的都是编译提示错误

1、反编译=回编译后分别是
smali目录 回编译为 classes.dex 文件
res目录 回编译为 resources.arsc 文件
2、回编译顺序
在回编译时，会先检查“源”即resources
当你汉化文件，修改出错了（缺少一个符号也不行），
那么回编译会自动跳过编译res文件夹，直接回编译smali 。
所以，如果没有对smali（classes.dex）汉化，那么建议大家删掉这个文件夹，
这要会大大加快回编译速度。1、反编译=回编译后分别是
smali目录 回编译为 classes.dex 文件
res目录 回编译为 resources.arsc 文件
2、回编译顺序
在回编译时，会先检查“源”即resources
当你汉化文件，修改出错了（缺少一个符号也不行），
那么回编译会自动跳过编译res文件夹，直接回编译smali 。
所以，如果没有对smali（classes.dex）汉化，那么建议大家删掉这个文件夹，
这要会大大加快回编译速度。
3、出错问题1
在汉化时，往往会不小心删掉一些符号，如 "<" ">"符号等等。
<string name="app_name">File Manager</string>
<string name="app_name">文件管理器/string>
<string name="app_name"文件管理器</string>
这些小小的错误都会导致回编时译检查出错。
所以汉化时，注意对校，然后再回编译。
建议使用一些高级的文本编辑器，支持语法高亮视图的。
4、出错问题2
最近发现有些APK文件 反编译后，就算不汉化直接回编译，都会出错。
有可能的原因1，反编译后XML文件语法中@符号 前面多了"\" （\@ ），
用文本编辑工具 直接替换【\@】为【@】，应该可以解决。
建议使用最新版本的反编译工具。
5、建议大家使用新版本的APKTool工具，
当然如果新的有问题也可以试试旧的一、系统文件汉化再次强调
1、汉化Settings.apk(系统设置)、MMS.apk（信息）、Phone.apk（电话）、
等等系统文件，一定要先 安装构架，具体看另个文件
<关于APKTool工具反编译Settings.apk问题>。
2、系统文件汉化完后不需要签名，直接替换汉化后的文件，就可以了。
主要是，系统文件放在系统目录，无需再次读取签名获得权限，已经是高级了。
二、打包说明
1、通常汉化完回编译后，会自动生成所有APK内的文件，或者自动生成*.APK文件。
但是建议大家不要直接使用该文件，进了使用替换法，替换掉你汉化后的文件，
如：resources.arsc，如果修改过的图片，等等…
2、很多人对于APK文件 解压缩或压缩 都用“WinRAR”或“好压”，这里不推荐。
希望大家安装7-Zip这个压缩工具，对于zip格式的支持是最好的。而且很方便，
不需要重新关联apk 直接右键打开就行了。替换直接拖拉进去，就OK了一、回编译出错问题

(1.提示 strings.xml 最后一行错误，检查是否</string>符号错误；
在汉化时，往往会不小心删掉一些符号，如 "<" ">"符号等等。
<string name="app_name">File Manager</string>
<string name="app_name">文件管理器/string>
<string name="app_name"文件管理器</string>

(2.提示 strings.xml 最顶部含中文代码首行错误，编码格式不对，转换成 UTF-8；
(3.提示 public.xml 出错，检查改动过的 arrays.xml 是否代码有错误的地方；

㈣ yolo产生的final模型和迭代中产生的模型有什么区别么

dex>标志可以选卡显卡
例如下面命令选择序号为1的显卡运行程序
./darknet -i 1 imagenet test cfg/alexnet.cfg alexnet.weights
也可以不适用gpu,例如如下设置
./darknet -nogpu 参数。。。
5.编译Opencv.

㈤ 求大神！运行python时出现Traceback (most recent call last)，这是什么错误

这个错误是指没有文件或目录，解决的方法和详细的操作步骤如下：

1、首先，单击打开软件以进行python编程，如下图所示，然后进入下一步。

㈥ 谁有tiny-yolo 的训练权重文件呢，就是darknet conv weights，急求!

注意：1、测试软件：ubuntu14.04+cuda7.5+cudnn5.0+opencv2.4.10（titanX） 2、有些您复制的终端命令如果不能在终端运行，请注意英文全角半角问题，您可以将命令输入终端，无须复制粘贴命令

第一部分：darknet安装

下载darknet，终端输入：

git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git

修改makefile文件：

cpu设置：gpu=0，opencv=1，cudnn=0

gpu设置：gpu=1，opencv=1，cudnn=1

注意nvcc的路径！！！

（设置自己nvcc的路径）

终端输入：

cd darknet make

第二部分：下载voc及转换yolo格式

下载数据（目录自己设置即可）：

curl -o http://pjreddie.com/media/files/VOCtrainval_11-May-2012.tar curl -o http://pjreddie.com/media/files/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar curl -o http://pjreddie.com/media/files/VOCtest_06-Nov-2007.tar tar xf VOCtrainval_11-May-2012.tar tar xf VOCtrainval_06-Nov-2007.tar tar xf VOCtest_06-Nov-2007.tar

找到voc_label.py程序，在script里面，转换格式，运行：

ython voc_label.py

生成train文件：

cat 2007_* 2012_train.txt > train.txt

进入yolo.c修改18/19两行，修改成您voc数据路径和生成的weights路径（一般设置为darknet/backup），注意修改完了需要重新编译darknet

第三部分：下载预训练分类模型

这里只提供yolo-tiny模型啦，大模型参考作者官网下载即可

网盘下载链接：http://download.csdn.net/detail/samylee/9555843

下载完成放在darknet目录下以便调用

第四部分：修改voc.data

打开cfg/voc.data文件，修改您的voc数据路径即可

第五部分：训练voc数据

darknet目录下运行：

./darknet detector train cfg/voc.data cfg/tiny-yolo-voc.cfg darknet.conv.weight

生成的caffemodel会存放在darknet/backup目录下

第六部分：demo

darknet目录下运行：

./darknet detector test cfg/voc.data cfg/tiny-yolo-voc.cfg backup/tiny-yolo-voc_1000(迭代步数自己设置啦).weights data/dog.jpg

第七部分：demo效果图：

见博客结尾部分

第八部分：训练自己的数据集

数据及制作部分：

参考我的yolo-v1博客：

http://blog.csdn.net/samylee/article/details/51729729

咱群里文件有转换成yolo格式的文件，找一下哦

训练部分：和第五部分是一样的啦

效果图如下：

㈦ 机器学习ssd yolo选择

你要是想从头到尾自己搭，那作为初学者我建议不要从这些开始，要更好的理解机器学习，得一步一步来比如简单的感知机、SVM、RBF、贝叶斯网这些入手，之后再研究CNN及计算机视觉中的一些知识（感受野、图像卷积等），再结合最开始的selective search到后来的region proposal method，再入手RCNN-Fast RCNN-Faster RCNN-YOLO-SSD.
当然如果只是模仿复现，用论文中给的结构和已经有神经网络库的软件（pytorch或TensorFlow）来实现，那实际上难度已经大打折扣，但还是会比较困难，毕竟论文上给出的东西并不全面，还是会遇到各种各样的问题。我建议最好从github上找找相关的项目代码，先把自己机器的环境弄好（GPU,各种必要的库等），然后用人家的代码（至少把demo）跑一下，一点一点学习，完全理解了再自己动手做自己的（理解了不想搭可以直接迁移学习）.

㈧ yolov5剪枝报错：TypeError: run() got an unexpected keyword argument 'cfg'，不知道该怎么改

错误提示你mumpy还是没有安装完全，建议卸载够从新安装。不知道你是用什么方法安装的，如果是pip，有可能是因为和谐网络连接的问题导致某些相关模块没安装成功，建议根据自己的系统下载相应的numpy版本进行本地安装

㈨ apex的yolov5会被封么

不会。
yolov5对于游戏和系统的代码没有进行任何的修改，而是通过外接的视频采集卡+AI+一个输入控制器来实现。不会电脑软件检测出来。
yolov5是一款配置wandb，一个动态展示训练状态的web portal，用以观察loss和设备情况。

㈩ 目标检测SSD相对于YOLO与faster-RCNN做了哪些改进效果如何

JayTsengFaster-R-CNN编译使用及相应问题解决1.首先opencv是需要安装的，我用的ubuntu14.04，opencv3.0，具体安装教程可以参考网上很多，不想多提。2.安装几个依赖包：cython，python-opencv和easydict，直接用sudoapt-get安装，网上很多用pip安装，bug比较多。3.从github上clone项目文件，注意：一定要在clone时加入--recursive参数，不然会很麻烦，也不要直接下载：gitclone--recursive/rbgirshick/py-faster-rcnn.git4.Cython模块的编译cdpy-faster-rcnn/libmake5.编译caffe-fast-rcnncd..cdcaffe-fast-rcnn修改这个目录下的Makefile.config（如果没有这个文件，就直接cpMakefile.config.exampleMakefile.config)将CPU_ONLY：=1开关和WITH_PYTHON_LAYER开关打开：然后在该目录下执行：make–j8&&makepycaffe注意：之前因为我没有在这个目录下面执行makepycaffe，因此在执行第6步报了如下错误：ImportError:/home/prlab/py-faster-rcnn/tools/../caffe-fast-rcnn/python/caffe/../../build/lib/libcaffe.so.1.0.0-rc3:undefinedsymbol:_所以提醒大家少走坑。6.运行demo.py在环境一切就绪的情况下，将faster的模型下载下来：在py-faster-rcnn/data/scripts目录下，执行./fetch_faster_rcnn_models.sh将数据下载，可能需要一定时间，慢慢等吧～～～下载完成之后在py-faster-rcnn/tools目录下运行：./demo.py大功告成！！！