首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

无法打开文件: data/obj.data和/bin/bash:./darknet:没有这样的文件或目录

问题:无法打开文件: data/obj.data和/bin/bash:./darknet:没有这样的文件或目录

回答: 这个问题涉及到文件操作和命令行执行的错误。下面我会分别解释这两个错误的原因和解决方法。

  1. 无法打开文件: data/obj.data 这个错误表示程序无法找到指定路径下的文件。可能的原因有:
  • 文件路径错误:请确保文件路径是正确的,包括文件名和文件夹路径。
  • 文件不存在:请检查文件是否存在于指定路径下,如果不存在,请确认文件是否被正确地放置在指定位置。

解决方法:

  • 检查文件路径:请仔细检查文件路径是否正确,包括文件名和文件夹路径。
  • 确认文件存在:请确认文件是否存在于指定路径下,如果不存在,请将文件正确地放置在指定位置。
  1. /bin/bash:./darknet:没有这样的文件或目录 这个错误表示系统无法找到指定的可执行文件。可能的原因有:
  • 文件不存在:请确认指定的可执行文件是否存在于指定路径下。
  • 权限问题:请检查是否具有执行该文件的权限。

解决方法:

  • 确认文件存在:请确认指定的可执行文件是否存在于指定路径下。
  • 检查权限:请检查是否具有执行该文件的权限,可以使用chmod命令修改文件权限。

需要注意的是,以上解决方法是一般性的建议,具体解决方法可能因具体情况而异。如果问题仍然存在,请提供更多详细信息,以便我们能够更准确地帮助您解决问题。

关于云计算和IT互联网领域的名词词汇,我可以为您提供相关的概念和推荐的腾讯云产品。请告诉我您感兴趣的名词或主题,我将为您提供相应的信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

使用Python在自定义数据集上训练YOLO进行目标检测

%%bash git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet 一旦你克隆了存储库,你将在你工作目录中看到许多文件,放松,它看起来比实际复杂得多。...首先,你需要打开darknet/data/obj.names路径下文件,其中你将写入你标签。 在Colab中,我们可以使用魔术命令直接在一个单元格中写入文件。...%%writefile darknet/data/obj.names bus truck 现在我们需要修改另一个文件,告诉YOLO期望多少类别,以及在哪里找到训练验证路径,以及在哪里找到带有标签名称文件...尽管我们指定文件仍然是空。所以我们将这些数据从我们下载数据集文件夹复制到Darknet默认文件夹中。 !mkdir -p darknet/data/obj !.../darknet/darknet detector train darknet/data/obj.data .

32410
  • Hive在spark2.0.0启动时无法访问..libspark-assembly-*.jar: 没有那个文件目录解决办法

    无法访问/home/ndscbigdata/soft/spark-2.0.0/lib/spark-assembly-*.jar: 没有那个文件目录。...而这一行究竟是怎么回事,网上没有任何有关资料。 没办法,只好一步一步分析,终于找到问题症结。...其主要原因是:在hive.sh文件中,发现了这样命令,原来初始当spark存在时候,进行spark中相关JAR包加载。...而自从spark升级到2.0.0之后,原有的lib整个大JAR包已经被分散小JAR包替代,所以肯定没有办法找到这个spark-assemblyJAR包。这就是问题所在。...*.jar`   CLASSPATH="${CLASSPATH}:${sparkAssemblyPath}" 将这个spark-assembly-*.jar`替换成jars/*.jar,就不会出现这样问题

    2K80

    使用PythonYOLO检测车牌

    来自Pexelsmali maeder照片应用于定制YOLO车牌检测模型 传统计算机视觉方法使用vision方法进行检测。但由于阈值轮廓检测局限性,其算法在部分图像上有效,但无法推广。...: 图2-启动LabelIMG 接下来,单击左侧菜单上打开目录”图标。...找到存储汽车图像文件夹。它会自动打开第一个图像: 图像3 -用LabelIMG打开图像(作者提供图像) 左侧面板中标签会显示YOLO。接下来,按键盘上W键以打开RectBox 工具。...接下来,我们必须创建两个文件-data/obj.namesdata/obj.data。这些文件包含有关类名备份文件信息: !...这是可视化输出: 图10- YOLO模型LicensePlateDetector类评估 我们可以在过去几个小时(几天)内完成所有工作。YOLO模型可以完美运行,并且可以用于任何使用案例。

    1.1K20

    YOLOV3实现车牌检测

    来自Pexelsmali maeder照片应用于定制YOLO车牌检测模型 传统计算机视觉方法使用vision方法进行检测。但由于阈值轮廓检测局限性,其算法在部分图像上有效,但无法推广。...图2-启动LabelIMG 接下来,单击左侧菜单上打开目录”图标。找到存储汽车图像文件夹。它会自动打开第一个图像: ?...接下来,我们必须创建两个文件-data/obj.namesdata/obj.data。这些文件包含有关类名备份文件信息: !...图10- YOLO模型LicensePlateDetector类评估 我们可以在过去几个小时(几天)内完成所有工作。YOLO模型可以完美运行,并且可以用于任何使用案例。...例如,我们重复使用具有不同文本标签相同图像来检测汽车颜色汽车品牌。期待小伙伴们大显身手。 ? End ? 个人微信(如果没有备注不拉群!)

    1.4K11

    如何用YOLO+Tesseract实现定制OCR系统?

    使用Darknet框架训练YOLO 我们将使用 Darknet 神经网络框架进行训练测试。该框架采用多尺度训练、大量数据扩充批量规范化。它是一个用 C CUDA 编写开源神经网络框架。.../darknet detector train data/obj.data yolo-obj.cfg darknet53.conv.74 最好是它有多个 GPU 支持。...损失曲线 从上一个权重文件中获得最佳结果并不总是这样。我在第 8000 次迭代中得到了最好结果。你需要根据 mAP(平均精度)得分对它们进行评估。选择具有最高分数权重文件。...现在,你可以选择任何形式来表示结果。在这里,我使用 excel 表格来显示结果。 我已经开放了整个管道。复制存储库并将数据文件训练后生成权重文件移动到此存储库目录。...你需要通过以下命令在此处安装 darknetbash ./darknet.sh 现在用这个命令运行你 OCR: pan.py -d -t 祝贺你!

    1.7K10

    如何用YOLO+Tesseract实现定制OCR系统?

    使用Darknet框架训练YOLO 我们将使用 Darknet 神经网络框架进行训练测试。该框架采用多尺度训练、大量数据扩充批量规范化。它是一个用 C CUDA 编写开源神经网络框架。.../darknet detector train data/obj.data yolo-obj.cfg darknet53.conv.74 最好是它有多个 GPU 支持。...损失曲线 从上一个权重文件中获得最佳结果并不总是这样。我在第 8000 次迭代中得到了最好结果。你需要根据 mAP(平均精度)得分对它们进行评估。选择具有最高分数权重文件。...现在,你可以选择任何形式来表示结果。在这里,我使用 excel 表格来显示结果。 我已经开放了整个管道。复制存储库并将数据文件训练后生成权重文件移动到此存储库目录。...你需要通过以下命令在此处安装 darknetbash ./darknet.sh 现在用这个命令运行你 OCR: pan.py -d -t 祝贺你!

    2.9K20

    YOLO升级到v3版,检测速度比R-CNN快1000倍

    接下来运行如下语句: git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet make 这样一来,在你 cfg/ 子目录中就有了 YOLO 配置文件...Darknet 会输出检测到物体、置信度 confidence 以及检测时间。我们没有用 OpenCV 来编译 Darknet ,所以我们无法直接查看检测情况。...修改 Pascal Data cfg 文件 现在,我们在 Darknet 目录,改变 cfg/voc.data 配置文件并使其指向我们数据,运行如下命令: 1 classes= 20 2...cd data bash get_coco_dataset.sh 现在,你已经有了训练 Darknet 模型所需数据及标签值。...修改 COCO 数据集中 cfg 文件 现在,我们在 Darknet 目录,改变 cfg/voc.data 配置文件并使其指向我们数据,运行如下命令: 1 classes= 80 2 train

    6.5K30

    解决Ubuntu下includedarknet.h:14:14: fatal error: cuda_runtime.h: No such file or

    这样,我们就解决了​​include/darknet.h:14:14: fatal error: cuda_runtime.h: No such file or directory​​错误。...你现在应该能够成功编译Darknet项目,并继续进行目标检测等相关任务。 请注意,以上示例代码仅展示了解决错误步骤,并没有涉及实际Darknet代码。...具体Darknet代码可以在Darknet官方文档GitHub仓库中找到。CUDA是一个由NVIDIA开发并行计算平台编程模型。...它允许开发人员使用CC++编写代码,利用GPU并行处理能力,加速计算密集型任务。CUDA文件包含了一系列函数常量声明,供开发者引用使用。...需要注意是,CUDA文件通常与NVIDIA驱动版本CUDA Toolkit版本相关联。在开发过程中,需要根据所使用驱动Toolkit版本来选择相应文件

    70930

    windows 10编译YOLOv4,包括exed

    windows darknet 接下来分别将opencv下build\x64\vc15\binbuild\x64\vc15\lib目录,追加到PATH环境变量中,如下 ?...windows darknet 源码目录编译目标目录都指向darknet源码目录,这里使用AlexeyAB版本 https://github.com/AlexeyAB/darknet 接下来就是点击...windows darknet 最后我们来测试一下,将Debug\darknet.exe3rdparty\pthreads\binpthreadGC2.dllpthreadVC2.dll都拷贝到...darknet源码根目录下,除此以外,还要准备权重文件yolov4.weights 然后执行图片测试命令 ....windows darknet 最近再多聊一句,在python中使用上面生成yolo_cpp_dll.dll文件时(通常使用ctypes这个库)需要注意下,由于yolo_cpp_dll.dll依赖于同目录

    1.4K30

    YOLO v4 : 基于数据集BCCD,从头开始配置文件,训练一个模型

    拷贝一份在工程目录darknet/cfg/yolov4-cutom.cfg配置文件,并修改备份文件名yolov4-custom.cfg为新文件名:yolo-obj.cfg,该配置文件同样在工程目录...建议直接打开yolov4-obj.cfg文件,通过快捷键ctrl+F搜索,把上面7处关键字输入里面搜索,看看都修改了哪些地方。 以下是图-03图-04,对部分配置文件内容截图: ? ? 8....我们将新数据集BCCD文件夹保存到工程目录darknet/data/ 下面 如图-08所示: ? 如图-09所示,里面包含了train, valid, test共三个文件夹,分别存储了图片。 ?...(注:该代码文件,项目中没有,所以,你一定要运行一下,才能生成train.txttest.txt。当然,我都把这些工作做好啦。)...然后,将这两个文件train.txt test.txt放到darknet/data/下面即可。如图-10所示: ? 11. 开始基于新数据集BCCD,训练属于自己模型啦。

    1.3K21

    手把手教你用深度学习做物体检测(三):模型训练

    -将2007_test.txt2007_train.txt两个文件放到 names-data目录下。...-下载预训练权重文件: http://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74 ,放置到names-data目录下,训练会在该文件基础之上进行,这样会比较快收敛...-确保VOCdevkit目录路径同2007_test.txt、2007_train.txt两个文件中记录图片路径所在目录一致。 -接下来,打开终端,输入训练命令: ....1 -map # 如果中途中断了,可以从backup目录下,找到最新.weights文件任意迭代周期生成.weights文件,在此基础上继续训练,命令如下: ....我目标类别是12类,每类大概有800张,迭代到3000次以后,平均损失值开始收敛,在0.5左右,另外由于测试样本训练样本来此同一批次采集,只是拍摄角度距离不同,并且没有引入负样本,所以mAP值可以接近

    1.3K20

    YOLO 升级到 v3 版,速度相比 RetinaNet 快 3.8 倍

    此外,大家可以轻松在速度准确度之间进行权衡,只需改变模型大小,而不需要重新训练。 ? 在 COCO 数据集上表现 ? 工作原理 先前检测系统是让分类器定位器来执行检测任务。...接下来运行如下语句: git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet make 这样一来 cfg/子目录中就有了 YOLO 配置文件,接下来下载预训练...大家可以打开这个图片来查看检测到对象。我们是在 CPU 上使用 Darknet,检测每张图片大约需要 6-12 秒,如果使用 GPU 将快得多。...需要在 Darknet scripts/子目录下运行 voc_label.py 脚本来生成这些文件。...运行如下语句: cat 2007_train.txt 2007_val.txt 2012_*.txt > train.txt 修正 现在去 Darknet 目录,需要改变 cfg/voc.data 配置文件以指向数据

    69230

    口罩、安全帽识别比赛踩坑记(二) 比赛流程及 SSD YOLO V3 两版本实现

    安装初始配置过程见: 配置python3.6.8 + VSCode 个人感觉 VSCode界面看着更舒适些,但一个严重缺陷是没有 console 功能,代码无法实时试错,这个缺陷让使用惯...TensorFlow训练模型后存成pb文件,是一种表示模型(神经网络)结构二进制文件,不带有源代码,也一般无法映射成源代码。...IR转换:将.pb文件转换为openvino模型进行推理加速,内含 .xml、.bin .mapping 文件。.../bin/bash project_root_dir=/project/train/src_repo dataset_dir=/home/data log_file=/project/train/log.../bin/bash 以表明 bash 命令运行;另一个是 Windows 下 shell 命令 Linux 下是有一些区别的,比如换行标识符不同,这会导致从一个系统上代码复制到另一个系统上会出现

    72220

    基于深度学习路面坑洞检测(详细教程)

    当汽车车辆驾驶员无法从远处看到坑洼并及时刹车将汽车快速驶离时,情况更是如此。后面的动作对其他司机也同样危险。但是,如果我们使用深度学习目标检测来检测前方远处坑洼呢?...这样系统一定会对我们有所帮助。这正是我们将在本文中所做。我们将使用YOLOv4 目标检测模型 Darknet 框架来创建一个路面坑洞检测系统。...因此,所有路径都将相对于该目录,并且数据集目录应该是相对于Darknet目录一个文件夹。 现在,我们需要构建Darknet。...打开 Makefile 并在前 7 行中进行以下更改: 现在,保存文件并在终端中运行 make make 在构建 Darknet 时,如果遇到以下错误: opencv.hpp: No...+'\n') 我们只需遍历包含图像文件 train、valid test 目录并创建文本文件

    1.5K10

    YOLO:实时目标检测

    安装好DarkNet之后,在darknet目录cfg/下已经有了一些网络模型配置文件,在使用之前,需要下载好预训练好权重文件yolo.weights(http://pjreddie.com/media...现在,使用DarkNetyolo命令进行一下测试吧(假设你在darknet/目录下,自己修改好yolo.weightsimage路径) ..../darknet yolo test cfg/yolo.cfg /yolo.weights 如果你没有现成图片,不妨直接使用darknet/data/下面的某张图片。...如果安装DarkNet时候,没有使用OpenCV,上面的测试不会直接显示出图片结果,你需要自己手动打开predictions.png. 打开你会看到类似于下图预测结果。 ?...9.3 重定向DarkNet到Pascal数据 进入DarkNet目录中,src/子目录里面有一个yolo.c文件打开并编辑一下其中18、19行(54、55行?

    3.1K80
    领券