读取类别:从coco.names文件中读取目标类别。 检测对象:在detect_objects函数中处理图片,提取YOLO的检测结果并绘制边界框。 4. 结果可视化 运行代码后,你会看到一个窗口显示检测后的图片,检测到的对象边界框和类别标签。 40%30%15%15%YOLO 检测对象比例人车植物其他 在此图中,我们反映了YOLO在一个特殊图像中检测到...
其中<>表示内容根据实际修改,使用的代码中不用加上 5、训练 训练过程中的log参数详解: Region 82 Avg IOU: Region 94 Avg IOU: Region 106 Avg IOU: 的详解: 6、可视化: 记录终端打印内容到log 之后的代码我没有运行成功,所以自己写了一个log文件读取: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -...
其实这个函数倒不是特别重要,只是可视化一下这三个函数,看看他们的区别,在代码中也没调用过这个函数。但是了解这种新型 wh 损失计算的方式(Power Method)还是很有必要的。 4、output_to_target、plot_images 这两个函数其实也是对检测到的目标格式进行处理(output_to_target)然后再将其画框显示在原图上(plot_images...
自定义数据读取器 在读取真实框信息时,需要设置用于训练的标签信息,导入from utils import convert_bbox2labels ,设置标签。 设置标签就是确定真实框的中心点落在了哪一个网格中,并将此网格设置为负责当前真实框的预测,把置信度和对应类别概率均设置为1 如下图所示:图像...
•代码:github.com/Megvii-BaseD •论文:arxiv.org/abs/2107.0843 YOLOX 是旷视开源的高性能检测器。旷视的研究者将解耦头、数据增强、无锚点以及标签分类等目标检测领域的优秀进展与 YOLO 进行了巧妙的集成组合,提出了 YOLOX,不仅实现了超越 YOLOv3、YOLOv4 和 YOLOv5 的 AP,而且取得了极具竞争力的推理速度...
一个python文件通常有两种使用方法,第一是作为脚本直接执行,第二是 import 到其他的 python 脚本中被调用(模块重用)执行。因此 if name == ‘main’:的作用就是控制这两种情况执行代码的过程,在 if name == ‘main’: 下的代码只有在第一种情况下(即文件作为脚本直接执行)才会被执行,而 import 到其他脚本中...
数据读取 在训练YOLOv1之前,先了解一下对训练数据的读取。这里用pascalvoc的数据集。 In [ ] 标签信息转换 数据集包含了20个类别。Annotations中xml文件包含了目标检测训练时需要的真实框信息,真实框的信息是按照左上角点坐标和右下角点坐标的格式存储的。 但是YOLO网络预测的是(x,y,w,h),所以需要把真实框信...
一个python文件通常有两种使用方法,第一是作为脚本直接执行,第二是 import 到其他的 python 脚本中被调用(模块重用)执行。因此if name == ‘main’:的作用就是控制这两种情况执行代码的过程,在if name == ‘main’:下的代码只有在第一种情况下(即文件作为脚本直接执行)才会被执行,而 import 到其他脚本中是不...
utils.plots.py:这个文件定义了Annotator类,可以在图像上绘制矩形框和标注信息。 utils.torch_utils.py:这个文件定义了一些与PyTorch有关的工具函数,比如选择设备、同步时间等等。 通过导入这些模块,可以更方便地进行目标检测的相关任务,并且减少了代码的复杂度和冗余。
四、YOLO.V3的可视化 20 4.0格式化训练的日志文件log(用extract_log.py脚本)21 4.1可视化训练日志中的loss(用train_loss_visualization.py脚本)21 4.2可视化训练日志中的参数(用train_iou_visualization.py脚本)24 【正文】 一、安装Darknet(仅CPU下)