五十八、穿越火线 CFAIM数据集(2351张,nc2) nc:2 ['body', 'head'] 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 五十九、(穿)志愿者服(1982张,nc2) nc:2 ['wear','not wear'] 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 六十、钓鱼行为(手握鱼竿的人,700张,nc1) nc:1 [手握鱼竿的人] 备注:(包括50手...
git checkout cf7a4d31d37788023a9186a1a143a2dab0275ead 最新版本需要pytorch1.7,由于我是实验yolov3转tensorrt, https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx/tree/master/yolov3 这里需要checkout到指定版本。搭pytorch1.5,cuda10.0的环境就可以。 二、数据准备 2.1 voc格式转yolo格式 用的这个仓库: https://github...
将代码修改为: def_initialize_biases(self, cf=None):#initialize biases into Detect(), cf is class frequency#cf = torch.bincount(torch.tensor(np.concatenate(dataset.labels, 0)[:, 0]).long(), minlength=nc) + 1.m = self.model[-1]#Detect() moduleformi, sinzip(m.m, m.stride):#from...
数据集/fire_yolo_format/images/test/01e999e4-17cf-43ae-bccc-3acb8d23c251.jpg 67616 2022-02-12 20:44:10 数据集/fire_yolo_format/images/test/01efe90c-7ebe-413b-af2c-7193822cbb4a.jpg 46262 2022-02-12 20:44:10 数据集/fire_yolo_format/images/test/025f1b04-5c33-4ffb-bbca-080...
【Python教程】006我用yolov5实现自瞄-CF自瞄训练自己数据集介绍 - 蚂蚁资源于20210805发布在抖音,已经收获了1379个喜欢,来抖音,记录美好生活!
J建议收藏!(人工智能、深度学习、机器学习算法) 1187 -- 0:51 App YOLOV11,CF测试,5W张数据集,CUDA Tensorrt加速推理就是锁的死!浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开信息网络传播视听节目许可证:0910417 网络文化经营许可证 沪网文【2019】3804-274号 广播电视节目制作经营许可证:(沪)字...
1.数据准备 需要转化为yolo数据集格式,写一个yaml的的数据集文件。格式如下: 同时标签的格式,也要调整为yolo格式,脚本转换现有的标签,定义训练集和测试集dataloader。 2. 使用自己的数据训练 方式1 自定义模型训练 fromultralytics.nn.tasksimportDetectionModelmodel=DetectionModel(cfg='yolov8n.yaml',ch=3,nc=1...
我们只需要完成 训练数据集的目标检测任务,只需要Yolov3的权重,找到 runBox.zip (475 MB)下载: 下载之后,解压如下目录: 此时,cfgs和weights文件夹是有权重和网络配置文件的,我们不要也不需要取改动它。 我们只需要在data文件夹里面放我们自己的数据即可。
这里说一下,我用的VOC2007数据集,一般只需要将Annotations替换为自己的xml文件,JPEGImages替换为自己的.jpg图片即可。 需要注意的是VOCdevkit文件目录在darknet下。 下载voc_label.py文件: 在darknet目录下: wget https://pjreddie.com/media/files/voc_label.py ...
nc:数据集的类别个数 anchors:表示anchor框, 一般是None 然后判断输入的cfg是否为字典。一般都不是字典,直接进入else,打开yaml文件,转换成字典格式。 (2)接着开始搭建模型 # Define model# 搭建模型# yaml.get('ch', ch)表示若不存在键'ch',则返回值chch = self.yaml['ch'] = self.yaml.get('ch', ...