对于计算机视觉领域的图像特征提取的基础卷积网络backbone往往采用在ImageNet数据集上训练得到的预训练模型,在torchvision中存储了基础常用的基础网络的网络结构及预训练参数,例如VGG,inception,resnet,densenet,shufflenet,squeezenet等,可以直接调用,但是在目标检测中,我们往往仅仅使用这些网络的一些底部的层,上边的一些卷积层...
train.py中必须要修改训练结果的保存路径,改为如下所示的路径(这里是kaggle的输出路径): python #采用kaggele训练模型一定要修改文件的保存路径parser.add_argument('--project', default='/kaggle/working/runs/train',help='save to project/name') 备注:我在使用kaggle训练模型时出现了如下问题(出现此问题时没...
有两种方式来修改torchvision默认的目标检测模型:第一种,采用预训练的模型,在修改网络最后一层后finetuning微调;第二种,根据需要替换掉模型中的骨干网络,如将ResNet替换成MobileNet等。 这两种方法的具体使用可以参考最文章开头的官方教程以及官方教程翻译,在这里我选择了第一种方法。 定义模型可以简单的使用: torchvision...
之后的检测算法主要分为两类,一是基于区域建议的目标检测算法,通过提取候选区域,对相应区域进行以深度学习方法为主的分类,如 RCNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN、SPP-net 和 Mask R-CNN 等系列方法。二是基于回归的目标检测算法,如 YOLO、SSD 和 DenseBox 等。 图像分割指将图像细分为多个图像子区域。2015 年开始,...
Pytorch:YOLO-v5目标检测(上) 1.YOLO简介 YOLO全称为You Only Look Once(你只需看一次)。卷积神经网络处理图像时,需要将用卷积核对图像进行逐行扫描,而YOLO则是将一张图片分成无数个方格,通过机器来判断每个方格出现目标的可能性。具体的理论比较复杂,想要了解原理,我推荐看下面两个视频。
使用PyTorch/YOLO 进行小目标检测的模型训练代码示例# 导入必要的库import torchfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torchvision import transformsfrom pathlib import Pathfrom models.yolo import Model # 引入自定义的 YOLOv5 模型from datasets import Cust
在特征利用部分,YoloV5提取多特征层进行目标检测,一共提取三个特征层。 三个特征层位于主干部分CSPdarknet的不同位置,分别位于中间层,中下层,底层,当输入为(640,640,3)的时候,三个特征层的shape分别为feat1=(80,80,256)、feat2=(40,40,512)、feat3=(20,20,1024)。 在获得三个有效特征层后,我们利用这...
SSD:Single Shot MultiBox Detector 和Yolo系列一样,他们都是one-stage系列的目标检测模型,SSD算法的官方实现是用的Caffe框架,源码在↓。有人将其改造成了Pytorch实现版,所以此代码可称为SSD算法的非官方Pytorch实现。 SSD论文下载:【2016】【SSD】1512.02325.pdf软件翻译版:SSD.pdf ...
现在github上面有3个版本的mask-rcnn, keras, caffe(Detectron), pytorch,这几个版本中,据说pytorch是性能最佳的一个,于是就开始使用它进行训练,然而实际跑通的过程中也遇到了不少问题,记录一下。 官方源代码: https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark ...
YOLOv5 实现目标检测(训练自己的数据集实现猫猫识别) pythonpytorchhttpsgithub网络安全 2020年6月10日,Ultralytics在github上正式发布了YOLOv5。YOLO系列可以说是单机目标检测框架中的潮流前线了,YOLOv5并不是一个单独的模型,而是一个模型家族,包括了YOLOv5s(最小)、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x(最大)。目前v6.0版...