<pre><code>CUDA status Error: file: ./src/dark_cuda.c : () : line: 39 : build time: Feb 9 2021 - 13:15:44
CUDA Error: no CUDA-capable dev
我在使用配置构建暗网时遇到问题：
<pre><code>GPU=1
CUDNN=1
CUDNN_HALF=0
OPENCV=1
</code></pre>
运行Makefile时的
我想在 Google colab 上训练 YOLOv3 暗网对象检测模型期间绘制 mAP 和损失图。我认为 google colab 没有 GUI，这
严重性代码描述项目文件行抑制状态工具
错误 MSB3721 命令 ""C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\b
我正在尝试在 Colab 上使用 YOLOv4 进行人体检测。代码包括以下几行：
<pre><code>import cv2
net =cv2.dnn.readNe
我想为 YOLOv4 构建暗网。我的配置是：win10、microsoft visual studio code 2019、openCV 4.5.1、cuda和cudnn 11.2。
我遵
git 克隆 <a href="https://github.com/pjreddie/darknet.git" rel="nofollow noreferrer">https://github.com/pjreddie/darknet.git</a>
光盘
运行 <code>import darknet</code> 时出现此错误：
<pre><code>Traceback (most recent call last):
File "<stdin>"
当我训练 yolo v4 时，我得到了很多输出，我以后想用这些输出来绘制学习率变化图。
使用 max_batches
当我使用 Darknet 训练 yolo v4 时，我每秒会得到几次变量列表。
有没有一种简单的方法可以让暗网二进制
我想在运行对象检测算法以主动监视某个对象时读取命令行的输出。我试过这个：
<pre class="lang-py pre
最近，我在支持 Cuda 版本的 Emgu.Cv 4.5.1 上处理尺寸为 96x96 的图像，我尝试在 Gpu 上使用：
<pre><code>_net
我已经对网站 (<a href="https://github.com/AlexeyAB/darknet" rel="nofollow noreferrer">https://github.com/AlexeyAB/darknet</a>) 进
我正在尝试使用 YoloV4 和 Darknet 在 python 中检测图像中的对象。
问题是它没有检测到图像中的任何对象。
我想用 yolov3-tiny 创建一个检测汽车和摩托车的网络，所以我创建了自己的数据集，其中包含 100 个汽车
我正在尝试训练自定义数据。我运行这个脚本：
<pre><code>!./darknet/ detector train data/obj.data cfg/custom-yolov4
在任何类型的检测开始时，无论是视频还是图像，都有一组打印件显示网络内层，没有找到如何不打印
我正在尝试从 Google Colab 为 YOLO 运行掩码检测代码。
但是当我运行我的代码时出现这个错误：
<块引
我在 nvidia jetson nano 上运行这个，我能够理解为什么会出现这个错误。回溯显示最后调用的 fn 是 read_cfg()
首先，我将提供一些背景信息，在遇到此问题之前，我使用的是带有自定义权重和修改过的 yolov3 架构 (<
