VisDrone2019无人机视角数据集,已转换为YOLO格式,并保留了原标签文件夹。其中训练集是6471、验证集是548、测试集1610张。 最 最爱一把杀鸡刀 5枚 CC0 目标检测计算机视觉 2 1.6K 2024-09-22 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 数据集介绍 VisDrone数据集是由天津大学等团队开源的一个大型无人机视角的数据集...
3. ppyoloe介绍 ppyoloe是基于ppyolo做的一系列改进和升级,是单阶段Anchor-free模型,超越了多种流行的yolo模型,取得了最新的SOTA。 ppyoloe有一系列的模型,即s/m/l/x,可以通过width multiplier和depth multiplier配置。同时避免使用诸如deformable convolution或者matrix nms之类的特殊算子,以使其能轻松地部署在多...
现有的检测算法都需要对大量的候选位置进行分类,并且还需要后处理(主要是NMS),比如二阶段的Faster RCNN、一阶段的YOLOv3、anchor-free的FCOS、CornerNet等算法,都是如此 CenterNet是anchor-free的,正样本的分配极其简单,一个目标只唯一对应heatmap上的一个peak,是无需NMS的。 三、代码实现 0.工程目...
主要对原tensorflow版本算法进行了网络修改,显示调整,数据处理等细节优化,详细说明了 从本地训练到serving端部署yolov3的整个流程,训练了Visdrone2019无人机数据集, 准确率 较高, 训练工业检测数据集(非80类中的一类),mAP为97.51,FPS在1080上测试15-20帧! - JimE
cdserving−yolov3cdserving−yolov3python yolov3_api.py Api Results: Part 2. 详细训练过程 2.1先准备好数据集,做成VOC2007格式,再通过聚类算法产生anchors(也可以采用默认的anchors,除非你的数据集跟voc相差特别大, 数据集可以用官方VOC2007) $ python anchors_generate.py ...
转自AI Studio,原文链接:ppyoloe实战之VisDrone2019无人机数据 - 飞桨AI Studio 1. 简介PaddleDetection最近更新了最新的自研检测算法ppyoloe,在速度和精度上取得了更好的平衡,效果炸裂,得到了很多关注,也有了很多解读和应用。github: github.com/PaddlePaddlepaper: arxiv.org/abs/2203.1625 除了在coco数据集上的...
em**空虚 上传75B 文件格式 txt 目标检测 车辆检测 共8178张 训练集:测试集 为9:1 即 7275:903 主要为中小目标、密集目标,可作为小目标车辆训练检测 由于上传文件大小限制原因,内含网盘链接与提取码,请自行下载点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 ...
主要对原tensorflow版本算法进行了网络修改,显示调整,数据处理等细节优化,详细说明了 从本地训练到serving端部署yolov3的整个流程,训练了Visdrone2019无人机数据集, 准确率 较高, 训练工业检测数据集(非80类中的一类),mAP为97.51,FPS在1080上测试15-20帧! - Anns
3. ppyoloe介绍 ppyoloe是基于ppyolo做的一系列改进和升级,是单阶段Anchor-free模型,超越了多种流行的yolo模型,取得了最新的SOTA。 ppyoloe有一系列的模型,即s/m/l/x,可以通过width multiplier和depth multiplier配置。同时避免使用诸如deformable convolution或者matrix nms之类的特殊算子,以使其能轻松地部署在多...
主要对原tensorflow版本算法进行了网络修改,显示调整,数据处理等细节优化,详细说明了 从本地训练到serving端部署yolov3的整个流程,训练了Visdrone2019无人机数据集, 准确率 较高, 训练工业检测数据集(非80类中的一类),mAP为97.51,FPS在1080上测试15-20帧! - Zang