Issue in running the Yolo NAS notebook
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Valutazione
- Difficoltà
- 2/5
- Tempo stimato
- 1-3 ore
- Idoneità per principianti
- 38/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- jupyter-notebook, opencv, python
- Ambito
- computer-vision, machine-learning
Direzione di ricerca
Inizia aprendo in Colab il notebook train-yolo-nas-on-custom-dataset.ipynb collegato ed eseguendo la cella che contiene cv2.imread e model.predict. Ispeziona la Prediction API nella chiamata che fallisce e conferma che l'utilizzo nel notebook corrisponda all'oggetto restituito. L'attività è completata quando il notebook esegue quella cella senza il TypeError e produce il risultato di predizione previsto.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Thanks @arrafi-musabbir 🙏🏻 I just updated our YOLO-NAS notebook.
Originally posted by @SkalskiP in https://github.com/roboflow/notebooks/issues/172#issuecomment-1754866035
I wanted to reopen this issue, as i get error for the following code:
import cv2
image = cv2.imread(SOURCE_IMAGE_PATH)
result = list(model.predict(image, conf=0.35))[0]
I get the following error:
TypeError Traceback (most recent call last)
[<ipython-input-8-71f83f1aa3bd>](https://localhost:8080/#) in <cell line: 4>()
2
3 image = cv2.imread(SOURCE_IMAGE_PATH)
----> 4 result = list(model.predict(image, conf=0.35))[0]
TypeError: 'ImageDetectionPrediction' object is not iterable
I ran the following notebook: https://colab.research.google.com/github/roboflow-ai/notebooks/blob/main/notebooks/train-yolo-nas-on-custom-dataset.ipynb in colab
- Lingua principale
- Jupyter Notebook
- Stelle
- 9.7k
- Fork
- 1.5k
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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