model = YOLO('best.pt') # model = YOLO('ultralytics/cfg/models/v8/yolov8n.yaml') 1. 2. 3. 4. 打印模型参数信息: # 打印模型参数信息 print(model.info()) 1. 2. 结果如下: 打印模型每一层结构信息: 在上面代码中加入detailed参数即可。 print(model.info(detailed=True)) 1. 打印信息如下...
13分钟速通yolov10,使用自己的数据集从环境搭建到模型训练、推理 DT算法工程师前钰_原01 27:57 Z博明年毕业 37:27 【目标检测】指标介绍:mAP AI全栈Leo 43883 YOLOv5训练1500多张图片,22G魔改2080Ti表现力 Tweak_B 41:52 保姆级别YOLOV11-环境配置、 数据集介绍、训练、验证、推理 详细教学视频,看了它,跑...
为什么yolov8s相较于yolov5s模型的参数量和计算量均变大了,但是在gpu上推理速度却变快了,也就是fps变大…
可用于不同模型进行参数量、计算量等对比使用。 查看配置文件结构信息 在每次进行YOLOv8模型训练前,都会打印相应的模型结构信息,如上图。但是如何自己能够直接打印出上述网络结构配置信息呢?,博主通过查看源码发现,信息是在源码DetectionModel类中,打印出来的。因此我们直接使用该类,传入我们自己的模型配置文件,运行该类...
yolov8n-CBAM.yaml'# 传入模型网络结构配置文件cfg, nc为模型检测类别数DetectionModel(cfg=yaml_path,nc=5) 运行代码后,打印结果如下: 打印结果说明:可以看到模型配置文件一共有23行,params为每一层的参数量大小,module为每一层的结构名称,arguments为每一层结构需要传入的参数。最后一行summary为总的信息参数,...