含有目标更为丰富的底层特征信息. 颈部网络中自上而下和自下而上得到的两个P2层特征与主干网络中的同尺度特征通过concat形式进行特征融合, 输出的特征为3个输入特征的融合结果, 这样使得P2层检测头应对微小目标时, 能够快速有效的检测.
此外,您还可以更换自己训练的yolov5/v8模型,自定义自己数据的进行检测。由于yolov5和yolov8网络模型结构本质区别不大,改进优化也基本一致,这里以yolov8为主要内容进行详细介绍,可参考博客:yolov5和yolov8的区别。 项目对所有模型进行了多种优化,加入了CABM、ECA、SE等注意力机制,改进了可变形深度卷积层DCN,同时用Dy...
将path/to/dataset设置为存放数据集的目录路径。 确保runs/train/exp/weights/best.pt是训练好的 YOLOv8 模型权重路径。 运行脚本: 在终端中运行main_window.py。 点击“Load Image”按钮加载图像。 点击“Detect Objects”按钮进行目标检测,并在界面上显示结果。 注意事项: 确保所有必要的工具箱已安装,特别是 PyTo...
小目标检测,Tinyperson数据集。 官方总共1610张图片,其中train(717张正常标签图片、48张密集标签图片、29张背景图片)总共794张图,test对应的为(781、30、5)总816张,背景图片如图3所示,标注为纯背景,训练意义不大,此处提供train717+48以及test781+30处理好的yolo格式(txt)以及voc格式(xml)标签,训练时可自行混合后...
一、数据集及数据集处理 NWPU VHR-10 (Cheng et al.,2016) 这个高分辨率(VHR)遥感图像数据集是由西北工业大学(NWPU)构建的,包含10类正例样本650张以及不包含给定对象类的任何目标的150张反例图像(背景),正例图像中至少包含1个实例,总共有3651个目标实例。具体类别信息如下: ...
摘要:在本博客中,我们深入探讨了基于YOLOv8/v7/v6/v5的机场航拍小目标检测系统。该系统的核心技术是采用YOLOv8,并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法,从而进行性能指标的综合对比。我们详细介绍了国内外在机场航拍小目标检测领域的研究现状、数据集处理过程、算法原理、模型构建与训练代码,以及基于Streamlit的交互式Web...
简介:基于YOLOv10的无人机巡航小目标实时检测系统,通过7444张无人机场景训练图片,训练出能检测9类目标的模型,并开发了带GUI界面的系统,支持图片、视频和摄像头实时检测,具备背景和标题更换、模型选择、检测信息展示等功能。 《往期经典回顾》 项目名称项目名称项目名称 ...
在YOLOv5的6.1版本新出了xView.yaml数据配置文件,提供了遥感数据集xView的检测方法。此篇就使用YOLOv5来试跑xView数据集,并对一些小样本检测的策略进行消融实验。 xView数据集下载:https://github.com/zstar1003/Dataset 数据预处理 在YOLOv5的xView.yaml文件中,提供了xView数据集的预处理方式。 这里单独新建一...
飞鸟小目标检测数据集VOC+YOLO格式1657张2类别 数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):1657 标注数量(xml文件个数):1657 标注数量(txt文件个数):1657...