代码语言:javascript 复制 importwarnings warnings.filterwarnings('ignore')from ultralyticsimportYOLOif__name__=='__main__':model=YOLO('runs/train/exp/weights/best.pt')model.val(data='data/InfraRedSmallTarget.yaml',split='val',imgsz=640,batch=16,iou=0.6,rect=False,save_json=False,project='...
20分钟速通yolov11,从环境搭建到模型训练、推理、验证、导出一条龙实操!零基础小白也能基于YOLOV11训练自己的数据集!计算机视觉/目标检测 迪哥人工智能课堂 3089 15 YOLOv11/v8 + DeepSort 目标检测和追踪系统! BIT可达鸭 567 0 超全超简单!一口气刷完YOLO、SSD、Faster R-CNN、Fast R-CNN、Mask R-CNN...
YOLO-Nano是一个轻量级目标检测模型,使用ShuffleNet-v2作为主干网络,结合FPN+PAN特征金字塔和NanoDet的检测头。文章详细说明了训练前的准备、源代码下载、数据集准备、参数调整、模型测试、FPS测试、VOC-map测试、模型训练、模型测试和验证等步骤,旨在帮助开发者高效实现目标检测任务。 训练前准备 包括代码、数据集(VOC或者...
验证集帮助评估模型在未见过的数据上的表现,以便进行模型选择和调优。 测试集(Test Set):在模型训练完成后,用于评估模型泛化能力的数据集。测试集完全独立于训练集和验证集,用于最终确定模型的性能。 2. 训练集的作用 训练集是模型学习的基石。在YOLO模型训练中,训练集包含大量的标注图像,每张图像都标记了目标物体的...
数据集的准备包括数据集适配YOLO格式的重新分配以及相应配置文件的书写,此处可查看博主的TT100K2yolo的重新分配博文,该文章包括数据集划分,配置文件书写,以及最终的数据集层级目录组织,可以直接提供给下一步进行训练。 二、训练 可参见YOLO官方文件里的可参见readme文档。
开始训练 在darknet目录下,使用第一条命令生成预训练权重yolov4-tiny.conv.29,第二条命令开始训练 ./darknet partial cfg/yolov4-tiny.cfg yolov4-tiny.weights yolov4-tiny.conv.29 29# 生成yolov4-tiny.conv.29文件,用于迁移学习./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov4-tiny.cfg yolov4-tiny...
上述标签类别解释:上述存在的一些奇怪标签,如’carr’、‘bigtrur’、’pedes ‘等很显然是由于误输入’r’或空格字符导致的,故在转换为yolov5的标注格式的时候,需考虑在内。故采用映射如下,得到标签及ID。其中标签’sanJiao Warm’, ‘suLiaoDao’, ‘zhiXiang’, ‘suLiaoDai’, ‘lunTai’, ‘yiZi’等标签...
运行验证功能val.py 验证(Validation)通常在完成模型训练后,用于测试模型的精度。 训练数据集和验证数据集都是有标注的,需要注意的是:YOLOv5把官方JSON标注转换成了YOLO(darknet)标注格式,所以需要下载:'https://ultralytics.com/assets/coco2017labels.zip',然后解压到../datasets文件夹下 ...
【苹果及叶片病害检测数据集】共2100张,yolo格式,已划分为训练集,验证集,测试集(7:2:1)。可以直接用于模型的训练。 7个类别 类别:'alternaria','anthracnose','marssonina','scab','sootyblotch','valsacanker','whiterot' 使用YOLOv8来训练一个包含2100张图像的苹果及叶片病害检测数据集。这个数据集已经划分...
个人防护装备数据集。包含训练图像30765张,验证图像8814张,测试图像4423张,YOLO格式,带有标注。 nc: 14 names: [Fall-Detected', 'Gloves'; 'Goggles', 'Hardhat, 'Ladder', 'Mask', "NO Gloves'; 'NO Goggles'; 'NO Hardhat', 'NO-Mask', 'NO Safety Vest', 'Person', 'Safety Cone', 'Safety...