【2020華為云AI實戰營】實驗總結_物體檢測

課程回憶：

物體檢測介紹，了解物體檢測發展和應用。

零代碼人車檢測模型開發，

使用FasterRCNN預置算法基于海量數據訓練人車檢測模型，

FasterRCNN和YoLoV3算法完成物體檢測，

實驗截圖：

課程感悟：

比較考驗理解能力以及細心和耐心，根據課程的文檔，完成實驗。

課程的任務比較隱蔽，完成了課程實踐后，發現打卡要的不是這個結果，于是又找了找要求，發現作業藏在后面，新的數據集、測試圖片的下載鏈接也躲在這里，所以學習還是需要耐心和細心。

另一方面，程序執行很容易遇到這樣那樣的問題，比如Jupyter中，我遇到了：‘no space left on device，logs文件無法寫入’，‘Dirty entry flush destroy failed’，‘No module named src’，‘numpy.ufunc has the wrong size’，‘module pycocotools has no attribute '_mask'’，‘Jupyter notebook里面print應該顯示結果的為什么是個*號沒有結果顯示’，‘notebook資源排隊要一個多小時’等問題。解決這些問題的辦法有，改代碼，不行就上網搜，以及發個帖子提問找答案（前面列出的問題有超鏈接，可轉到帖子），沒有解決辦法就按步驟全盤重試，用terminal刪除/work目錄下的core文件清除空間，最后總能解決，。所以耐心細心很重要。hhh。bug多了一不小心容易放棄Y。

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