但yolov5 中不是只使用默认锚定框,在开始训练之前会对数据集中标注信息进行核查,计算此数据集标注信息针对默认锚定框的最佳召回率,当最佳召回率大于或等于0.98,则不需要更新锚定框;如果最佳召回率小于0.98,则需要重新进行K-means聚类计算得到符合此数据集的锚定框...
划分完了之后训练和测试集的类型是: <class 'torch.utils.data.dataset.Subset'> 1. 由原来的Dataset类型变为Subset类型,两者都可以作为torch.utils.data.DataLoader()的参数构建可迭代的DataLoader。 2.torch.utils.data.Subset() https://stackoverflow.com/questions/47432168/taking-subsets-of-a-pytorch-dataset...
最近有人跟我发了一个图像数据集,但是没有划分成训练集和测试集,以AnimalFace.zip为示例,数据集的目录为: ... ├── TigerHead │ ├── 1235_white-baby-tiger.jpg │ ├── _1768316_tiger4.jpg │ ├── 2_tigers.jpg │ ├── bengal_tiger_31.jpg │ ├── Bengal_Tiger.jpg ... 1....