下面的命令为使用 YOLOv8 Nano 模型对视频进行检测。 代码语言:javascript 复制 yolo task=detect mode=predict model=yolov8n.pt source='input/video_3.mp4'show=True 在配置有 GTX 1060 GPU 的笔记本电脑上,YOLOv8 Nano 的推理运行速度约为 105 FPS。效果如下: 采用YOLOv8 Nano 模型进行检测推理。 不过上述...
不过上述 YOLOv8 Nano 模型在一些画面中会把猫检测成狗。接下来可以使用 YOLOv8 Extra Large 模型对同一视频运行检测并检查输出。 yolo task=detect mode=predict model=yolov8x.pt source='input/video_3.mp4' show=True 在配置有 GTX 1060 GPU 的笔记本电脑上,YOLOv8 Extra Large 模型的推理速度约为 17 FPS。
特别是,与YOLOv6-nano模型相比,YOLOv6-nano模型的速度提高了21%,精度提高了3.6%。 头部解耦 分叉头第一次出现在V5中。它用于网络分类部分和回归部分的分离计算。在v6中,这种方法得到了改进。 训练的策略包括: anchorless SimOTA标记策略 SIoU盒回归的损失 优点 检测精度和检出率高于竞争对手 使用标准的PyTorc...
例如,在上述代码中首先在COCO128数据集上训练YOLOv8 Nano模型,然后在验证集上对其进行评估,最终对样本图像进行预测。 接下来,让我们通过yolo CLI方式来使用对象检测、实例分割和图像分类模型进行推断。 目标检测的推断结果 以下命令实现使用YOLOv8 Nano模型对视频进行检测。 复制 yolo task=detect mode=predict model=yo...
一、搭建YOLO-Nano 1.1 backbone 我们使用shufflenet-v2作为backbone,读者可以在models/backbone/shufflenetv2.py找到相关代码: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.model_zooasmodel_zoomodel_urls={'shufflenetv2_0.5x':'https://download.pytorch.org/models/shufflenetv2_x0.5-f707e7126e.pth','shufflen...
不同的YOLO模型可用,我们可以从GitHub下载它们。我将使用YOLO v10 Large (x)、Medium (m)和Nano (n)模型: 复制 wget https://github.com/THU-MIG/yolov10/releases/download/v1.0/yolov10n.pt wget https://github.com/THU-MIG/yolov10/releases/download/v1.0/yolov10m.pt ...
在本文中,来自滑铁卢大学与 Darwin AI 的研究者提出了名为 YOLO Nano 的网络,他们通过人与机器协同设计模型架构大大提升了性能。YOLO Nano 大小只有 4.0MB 左右,比 Tiny YOLOv2 和 Tiny YOLOv3 分别小了 15.1 倍和 8.3 倍,性能却有较为显著的提升。 链接:https://arxiv.org/abs/1910.01271 目标检测在计算机...
在本文中,来自滑铁卢大学与 Darwin AI 的研究者提出了名为 YOLO Nano 的网络,他们通过人与机器协同设计模型架构大大提升了性能。YOLO Nano 大小只有 4.0MB 左右,比 Tiny YOLOv2 和 Tiny YOLOv3 分别小了 15.1 倍和 8.3 倍,性能却有较为显著的提升。 链接:https://arxiv.org/abs/1910.01271 目标检测在计算机...
model.export(format="onnx") # 将模型导出为ONNX格式 例如,在上述代码中首先在COCO128数据集上训练YOLOv8 Nano模型,然后在验证集上对其进行评估,最终对样本图像进行预测。 接下来,让我们通过yolo CLI方式来使用对象检测、实例分割和图像分类模型进行推断。
在本文中,来自滑铁卢大学与 Darwin AI 的研究者提出了名为 YOLO Nano 的网络,他们通过人与机器协同设计模型架构大大提升了性能。 YOLO Nano 大小只有 4.0MB 左右,比 Tiny YOLOv2 和 Tiny YOLOv3 分别小了 15.1 倍和 8.3 倍,性能却有较为显著的提升。