[Bản sửa đổi] Hướng dẫn hoàn chỉnh về Deep Learning Computer Vision
Khóa học này sẽ giúp bạn trở thành chuyên gia thị giác máy tính dựa trên học sâu (deep learning) cần thiết trong thực tế, thông qua các giải thích lý thuyết chuyên sâu về Object Detection và Segmentation cùng các ví dụ thực hành ở mức độ có thể áp dụng ngay trong công việc.
4,080 học viên
Độ khó Trung cấp trở lên
Thời gian Không giới hạn


Thông báo giải pháp khắc phục lỗi khi thực hiện train_Detector bằng mm detection
Xin chào,
Do những thay đổi gần đây trong gói mmDetection, đã xảy ra lỗi như đối tượng 'ConfigDict' không có thuộc tính 'thiết bị' khi thực hiện train_Detector(model, bộ dữ liệu, cfg, phân phối=False, xác thực=True).
Vấn đề có thể được tìm thấy tại https://github.com/open-mmlab/mmDetection/issues/7901.
Giải pháp là thêm cfg.device='cuda' vào cài đặt cấu hình như hiển thị bên dưới.
Ví dụ: trong cài đặt cfg trong mã thực hành, bạn có thể thêm cfg.device='cuda' ở cuối như hiển thị bên dưới.
Tôi không chắc đây là lỗi hay cố ý, vì vậy bây giờ tôi sẽ không sửa đổi mã thực hành trên github.
Nếu sự cố vẫn xảy ra sau khi xem khoảng một tuần, chúng tôi sẽ sửa mã thực hành trên github và thông báo cho bạn.
Cảm ơn
# Sửa đổi tham số môi trường cho tập dữ liệu.
cfg.dataset_type = 'PetDataset'
cfg.data_root = '/content/data/'
# Sửa đổi các tham số môi trường loại, data_root, ann_file, img_prefix cho tập dữ liệu huấn luyện, val và thử nghiệm.
cfg.data.train.type = 'PetDataset'
cfg.data.train.data_root = '/content/data/'
cfg.data.train.ann_file = 'train.txt'
cfg.data.train.img_prefix = 'hình ảnh'
.....Cài đặt cấu hình khác
# Đối tượng 'ConfigDict' không có thuộc tính 'thiết bị' Cài đặt để tránh lỗi.
cfg.device='cuda'




