图中模型的深度宽度是YOLO预设好的,可以看出,我们选择的yolov5s文件是这个深度宽度,如果替换成其他的l、m、n就不一样了。 在YOLOv5中,s、m、l、n是指不同的模型大小,具有不同的特点和应用场景。 YOLOv5s:是最小的模型,具有最快的速度和最小的模型大小,适合于在移动设备上进行实时目标检测任务。 YOLOv5m:...
接下来，下载并配置YOLO-V5代码。您可以从GitHub或夸客网盘获取代码：[GitHub链接]、[网盘链接]。使用conda环境管理工具，安装所有依赖库，以便在CPU或GPU上运行YOLO。若遇到安装问题，请查阅相关博客：[链接]。在完成环境准备后，通过命令行运行代码。确保您的数据集配置文件和模型配置文件正确设置。数据集...
python convert_weight.py#注意先编译完模型再去改变最新的yolo_anchor[改变anchor请参考:使用Kmeans生成先验anchors] 这样转化后的Tensorflow checkpoint文件被存放在:./data/darknet_weights/目录。你也可以下载已经转化好的模型:GitHub Release 3.🔰 训练数据构建 ...
(1) 使用two-stage训练或one-stage训练: Two-stage training: 第一阶段:在COCO数据集训练的ckeckpoints上加载darknet53_body部分的weights,训练YOLO V3的head部分,使用较大的学习率比如0.001,直到损失降下来; 第二阶段:加载第一阶段训练的模型,训练整个模型的参数,使用较小的学习率比如0.0001。