Daniel

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开发了一个darknet 原始训练数据集转coco的工具

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https://github.com/RapidAI/YOLO2COCO 目前支持darknet训练数据和yolov5数据转成 coco 数据，方便大家训练原有数据。

仓主可以说明一下和原版yolox的差异点吗？

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在预训练权重帖子中看到需要转换才可以使用yolox预训练权重，那问题来了：本实现和原版的在网络结构上有什么区别？ 这涉及到推理代码的实现，比如能不能直接白嫖原版的推理实现代码？还是需要重新实现？

bug: fixed path of coco 128

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Traceback (most recent call last): File "train.py", line 238, in main() File "train.py", line 212, in main train_loader, val_loader = get_dataloader(opt, no_aug=no_aug) File "/home/znsoft/yolox-pytorch/data/coco_dataset.py", line 18, in get_dataloader train_dataset =...

as title.

Can 交个朋友？ 最近一直在弄目标检测 这块儿

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wx: znsoft note: Yolo_nano

论文界的清流

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居然能复现论文上的结果，少见。

strip the below warning info, it's quite annoying:

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Warning: masked_scatter_ received a mask with dtype torch.uint8, this behavior is now deprecated

新功能建议： 可以白嫖个TTS模型。语音合成也是一种比较方便有用的功能

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如题：）

pip install 问题

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我的机器上没有安装cmake 导致安装出错。建议检测一下cmake是否存在