fromultralytics import YOLO def myFun(): # 训练 model= YOLO("yolo11n.pt") results= model.train(data="D:/datasets/coco8.yaml", epochs=1, batch=1, imgsz=640)if__name__ =='__main__': myFun() 运行,得到模型 预测看下效果Predict - Ultralytics YOLO Docs 目标检测实战:使用YOLOv11训练...
如何创建、切换、退出虚拟环境,参考如下指令,此篇只用base虚拟环境。 conda -V # 查看版本(V是大写) conda create-n env_name python=3.9# 创建python虚拟环境(指定python版本) conda create-n env_name2 --clone env_name1 # 克隆虚拟环境 conda create-n env_name python=3.9包名=x.x # 创建虚拟环境并...
YOLOv10-B:平衡型,宽度增加,精度更高。 YOLOv10-L:大型版本,精度更高,但计算资源增加。 YOLOv10-X:超大型版本可实现最高精度和性能。 性能 在准确性和效率方面,YOLOv10 优于YOLO 以前的版本和其他最先进的模型。例如,在 COCO 数据集上,YOLOv10-S 的速度是RT-DETR-R18 的 1.8 倍,而 YOLOv10-B 与...
YOLOv5是一种目标检测算法,它是YOLO(You Only Look Once)系列的最新版本。YOLOv5在YOLOv4的基础上进行了改进和优化,以提高检测的准确性和速度。 YOLOv5采用了一些新的技术和方法来改进目标检测的性能。其中包括以下几个方面: 损失函数:YOLOv5使用了CIOU_Loss作为bounding box的损失函数。CIOU_Loss是一种改进的I...
基于深度学习YOLOv11神经网络生活垃圾检测系统,其能识别48种生活垃圾:names: ['一次性快餐盒','书籍纸张','充电宝','剩饭剩菜','包','垃圾桶','塑料厨具','塑料器皿','塑料玩具','塑料衣架','大骨头','干电池', '快递纸袋','插头电线','旧衣服','易拉罐','枕头','果皮果肉','毛巾','毛绒玩具'...
第一步:下载YOLOv5代码,并配置环境,测试一下是否有无环境问题 yolov5_5.0源代码开源地址: 1.源代码下载后右击选择PyCharm打开,等待一会,会弹出一个要你配置环境的对话框,关掉它,我们自己配置环境。 配置环境: 点击【文件】->【设置】->【Python解释器】,选择相应的环境【我的是:pytorch】 ...
YOLO是“You only look once”的首字母缩写,是一种开源软件工具,可有效用于实时检测给定图像中的物体。YOLO 算法使用卷积神经网络(CNN) 模型来检测图像中的物体。 该算法只需要通过给定神经网络进行一次前向传播即可检测图像中的所有物体。这使得 YOLO 算法在速度上比其他算法更具优势,使其成为迄今为止最著名的检测算...
摘要:基于YOLOv7算法的高精度实时海洋生物目标检测系统可用于日常生活中检测与定位海胆、海参、扇贝和海星,此系统可完成对输入图片、视频、文件夹以及摄像头方式的目标检测与识别,同时本系统还支持检测结果可视化与导出。本系统采用YOLOv7目标检测算法来训练数据集,使用Pysdie6框架来搭建桌面页面系统,支持PT、ONNX等模型...
基于Pytorch对YOLOV5 进行简易实现,这篇文章主要针对于YOLOV5-Pytorch版本的网络结构代码进行实现,简化代码的理解并简化配置文件,进一步梳理一些YOLOV5四种网络结构,在这个过程中对于V5的网络有着更加深入的理解。最后希望看完这篇文章的读者可以有所收获,对于代码中的
摘要:基于YOLOv7算法的高精度实时烟雾目标检测系统可用于日常生活中检测与定位烟雾,此系统可完成对输入图片、视频、文件夹以及摄像头方式的目标检测与识别,同时本系统还支持检测结果可视化与导出。本系统采用YOLOv7目标检测算法来训练数据集,使用Pysdie6框架来搭建桌面页面系统,支持PT、ONNX等模型权重作为系统的预测模型...