#xml文件的地址,根据自己的数据进行修改 xml一般存放在Annotations下 parser.add_argument('--xml_path', default='Annotations', type=str, help='input xml label path') #数据集的划分,地址选择自己数据下的ImageSets/Main parser.add_argument('--txt_path', default='ImageSets/Main', type=str, help='o...
本文主要内容:真正实时端到端目标检测(原理介绍+代码详见+结构框图)| YOLOv10如何训练自己的数据集(NEU-DET为案列) 博主简介AI小怪兽,YOLO骨灰级玩家,1)YOLOv5、v7、v8优化创新,轻松涨点和模型轻量化;2…
对于数据集，我们以NEU-DET为例，它包含1800张钢材表面缺陷图像，共分为六大类。通过适当的数据集划分（trainval.txt、val.txt、test.txt）和标签生成（voc_label.py），可为训练做好准备。接下来，需要对NEU-DET.yaml文件进行适当修改以适应自定义数据集，注意路径设置使用全路径。在train.py文件中，...
我们可以用它来获取完整的信息,从而使从头开始训练的模型能够比使用大型数据集预训练的 SOTA 模型获得更好的结果。对比结果如图1所示。 1.1 YOLOv9框架介绍 YOLOv9各个模型介绍 2.NEU-DET数据集介绍 NEU-DET钢材表面缺陷共有六大类,一共1800张, 类别分别为:'crazing','inclusion','patches','pitted_surface'...
3.2 NEU-DET训练自己的YOLOv10模型 3.2.1 数据集介绍 直接搬运v8的就能使用 3.2.2 超参数修改 位置如下default.yaml 3.2.3 如何训练 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') from ultralytics import YOLOv10 if __name__ == '__main__': model = YOLOv10('ultralytics/cfg/models/v10/yol...
3.2 NEU-DET训练自己的YOLOv10模型 3.2.1 数据集介绍 直接搬运v8的就能使用 3.2.2 超参数修改 位置如下default.yaml 3.2.3 如何训练 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') from ultralytics import YOLOv10 if __name__ == '__main__': model = YOLOv10('ultralytics/cfg/models/v10/yol...