第1步:下载数据集 要开始训练模型,您将需要一个数据集。对于本指南,我们将使用一个关于足球运动员的数据集。生成的模型将能够在场地上识别足球运动员。 如果您没有数据集,请查看Roboflow Universe,这是一个共享了超过200,000个计算机视觉数据集的社区。您可以找到涵盖从书脊到足球运动员再到太阳能电池板的数据集。
这次我们使用的预训练模型是yolov7_training.pt,这个模型是在MS COCO数据集上进行训练的,我们把这个模型下载到/yolov7/weights/下。注意,我们需要创建一个/weights/文件夹,用来统一存放我们的预训练模型。输入如下命令进行文件夹的创建,并进入到该文件夹下 mkdir weights # 创建文件夹 cd weights # 进入到该文件...
这次我们使用的预训练模型是yolov7_training.pt,这个模型是在MSCOCO数据集上进行训练的,我们把这个模型下载到/yolov7/weights/下。注意,我们需要创建一个/weights/文件夹,用来统一存放我们的预训练模型。输入如下命令进行文件夹的创建,并进入到该文件夹下 这些预训练的模型官网都有提供,掌握如何训练自己的数据集后可...
2、自适应Anchor计算 YOLOv5 Lite依旧沿用YOLOv5的Anchor计算方式,我们知道,在YOLO算法之中,针对不同的数据集,都会设置固定的Anchor。 在网络训练中,网络在初始锚框的基础上输出预测框,进而和Ground Truth进行比对,计算两者差距,再反向更新,迭代网络参数。 可以看出Anchor也是比较重要的一部分,比如Yolov5在Coco数据集上...
研究者在基于 MS COCO 数据集的目标检测任务上验证所提出的 GELAN 和 PGI。结果表明,与其他 SOTA 方法相比,GELAN 仅使用传统卷积算子即可实现更好的参数利用率。对于 PGI 而言,它的适用性很强,可用于从轻型到大型的各种模型。我们可以用它来获取完整的信息,从而使从头开始训练的模型能够比使用大型数据集预训练的 ...
优越的性能:在基于MS COCO数据集的对象检测上,GELAN和PGI的组合表现出优于其他方法的性能,特别是在参数利用和准确性方面,甚至超过了在大型数据集上预训练的模型。 MS COCO对象检测数据集的性能 与新YOLOv9进行实际交互 在本节中,我将向您展示如何使用Roboflow在您的自定义数据集上使用新模型,以下是详细步骤: ...
据项目研究团队称,在使用 MS COCO 数据集进行基准测试时,YOLOv9 实现了比现有流行的 YOLO 模型(如 YOLOv8、YOLOv7 和 YOLOv5)更高的 mAP。 在本文中,我们将展示如何在自定义数据集上训练 YOLOv9 模型。我们将通过一个训练视觉模型来识别球场上的足球运动员。话虽如此,您可以使用在本文中使用所需的任何数据...
YOLOv10-M在参数数量分别减少了23%和31%的情况下，与YOLOv9-M /YOLO-MS实现了相似的AP。在训练...
训练自己的数据集 首先是收集数据,可以找开源数据集,也可以自己爬虫。我训练的是反光衣模型,用的是磊哥开源的数据(反光衣数据地址:https://github.com/gengyanlei/reflective-clothes-detect)。这个数据集用的labelimg标注的voc格式的数据,需要转换成yolo格式的数据(class x_center y_center width height)。labelImg支...
YOLOv9:在自定义数据上进行图像分割训练 介绍 在快速发展的计算机视觉领域,物体分割在从图像中提取有意义信息方面发挥着重要作用。在各种分割算法中,YOLOv9 已经成为一个强大而灵活的解决方案,提供了高效的分割能力和出色的准确性。 在这个全面的指南中,我们将深入探讨如何在自定义数据集上训练 YOLOv...