YOLO_NAS_Fine_Tuning.ipynb YOLO_NAS_Large_Fine_Tuning.ipynb inference.ipynb YOLO_NAS_Fine_Tuning.ipynb我们将非常详细地浏览这些笔记本。这两个包含在自定义数据集上训练 YOLO NAS 以及稍后使用经过训练的模型运行推理所需的所有步骤。培训笔记本包含下载数据集的代码。 以下代码将训练三个 YOLO NAS 模型: YOLO...
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):13979 标注数量(xml文件个数):13979 标注数量(txt文件个数):13979 标注类别数:1 标注类别名称:["car"] 每个类别标注的框数: car 框数 = 247622 总框数:247622...
因此,开发一种高效、准确的遥感红外小目标检测系统具有重要的理论价值和实际意义。 本研究旨在基于改进的YOLOv11模型,构建一个专门针对遥感红外图像中小目标的检测系统。该系统将利用一个包含1155张图像的数据集,该数据集涵盖了10个类别,包括建筑物、云层、地面、大型飞行物、中型飞行物、小型飞行物、山脉、船只、塔楼...
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):5838 标注数量(xml文件个数):5838 标注数量(txt文件个数):5838 标注类别数:1 标注类别名称:["person"] 每个类别标注的框数: person 框数 = 22372 总框数:22372...
因此,开发一种高效、准确的遥感红外小目标检测系统具有重要的理论价值和实际意义。 本研究旨在基于改进的YOLOv11模型,构建一个专门针对遥感红外图像中小目标的检测系统。该系统将利用一个包含1155张图像的数据集,该数据集涵盖了10个类别,包括建筑物、云层、地面、大型飞行物、中型飞行物、小型飞行物、山脉、船只、塔楼...
因此,开发一种高效、准确的遥感红外小目标检测系统具有重要的理论价值和实际意义。 本研究旨在基于改进的YOLOv11模型,构建一个专门针对遥感红外图像中小目标的检测系统。该系统将利用一个包含1155张图像的数据集,该数据集涵盖了10个类别,包括建筑物、云层、地面、大型飞行物、中型飞行物、小型飞行物、山脉、船只、塔楼...