yolov3.yaml# yolov3 yolov5-bifpn.yaml# 带二值fpn的yolov5l yolov5-fpn.yaml# 带fpn的yolov5 yolov5-p2.yaml# (P2, P3, P4, P5)都输出,宽深与large版本相同,相当于比large版本能检测更小物体 yolov5-p34.yaml# 只输出(P3, P4),宽深与small版本相同,相当于比sm
存放超参数配置文件（.yaml格式），配置训练、测试和验证集路径，以及目标检测种类数量与名称。包含官方提供的测试图片，项目提供约30个超参数供训练设置。自定义数据集时，需修改.yaml文件，但建议将数据集存放在YOLOv5项目同级目录。1.4 models文件夹 包含各版本目标检测网络模型的配置文件，包含s、m、l...
YOLOv8是YOLO(You Only Look Once)系列的最新版本,它是一种用于实时物体检测的深度学习模型。 这篇博客可能按以下步骤逐行解读YOLov8的工程目录: 1. 导入与初始化:介绍项目的基本结构,包括引入必要的库,如PyTorch,OpenCV等。 2. 目录概述:描述YOLov8项目的主要目录构成,如`main.py`(主入口文件)、`models`(...
1. 检查数据集目录结构：首先，确保数据集目录结构符合YOLOv8n模型训练的要求。通常，数据集目录应该包含...
使用方法:项目根目录下有一个翻译脚本,可以翻译您设置的视频。还添加了一个脚本,可以在视频上叠加语音并进行唇同步。 功能: ● 场景检测:使用PySceneDetect ● 面部检测:使用yolov8-face ● 语音增强:使用MDXNet ● 文本翻译:使用googletrans ● 语音克隆:使用TTS ...
PyTorch的模型大致结构普遍相似,也可修改相关参数的更换为其他简单图像分类任务,实测在CIFAR10数据集任务上分类准确率在60%左右,较为复杂的图像需要考虑使用CNN框架,或者YOLO模型会处理较好,实测在使用Resnet50分类冻结部分层情况下CIFAR10任务精度可达到95%以上。目录一...