您可以执行笔记本中的代码单元inference.ipynb来运行推理实验。它促成了一些事情: 首先,它从检查点目录加载经过最佳训练的 YOLO NAS 权重。 然后它对测试图像运行推理。执行此操作时,代码会将推理结果保存在inference_results/images具有原始图像名称的目录中。 获得结果后,笔记本通过在预测图像上重叠地面实况注释来显示一...
YOLO-NAS模型在速度与精度上都超过了Yolov8模型，这么强大的模型当然也可以进行人体姿态检测了。本期我们就从代码的维度来看一下YOLO-NAS模型在人体姿态检测上的实现 YOLO-NAS模型人体姿态检测 与传统的姿势估计模型相比，YOLO-NAS Pose的做法有所不同。它不是首先检测人这个对象，然后估计他们的姿势，而是可以一步一...
YOLO-NAS: Object Detection on Image 现在,模型只显示在其检测中至少有50%置信度的对象,这些对象是杯子、电视和遥控器。 我们可以测试更多图像。 YOLO-NAS: Object Detection on Image 在视频上进行目标检测 我们还可以使用YOLO-NAS模型在视频上执行实时目标检测! 在...
我们展示了 YOLO-NAS 在下游任务上的出色性能。 在 Roboflow-100 上进行微调时,我们的 YOLO-NAS 模型比最接近的竞争对手实现了更高的 mAP: YOLO-NAS 的架构采用量化感知块和选择性量化来优化性能。 当转换为 INT8 量化版本时,与在量化过程中损失 1-2 个 mAP 点的其他模型相比,YOLO-NAS 的精度下降较小(S...
yolo_nas=models.get("yolo_nas_l",pretrained_weights="coco") 1. 2. 模型架构 在下面的代码单元格中,我们使用torchinfo的summary来获取YOLO-NAS的架构,这对于深入了解模型的运作方式非常有用。 复制 # YoloNASarchitecture!pip install torchinfo from torchinfoimportsummarysummary(model=yolo_nas,input_size=...
YOLO_NAS_Large_Fine_Tuning.ipynb inference.ipynb YOLO_NAS_Fine_Tuning.ipynb我们将非常详细地浏览这些笔记本。这两个包含在自定义数据集上训练 YOLO NAS 以及稍后使用经过训练的模型运行推理所需的所有步骤。培训笔记本包含下载数据集的代码。 以下代码将训练三个 YOLO NAS 模型: ...
使用自定义数据训练Yolo-nas 准备数据 在YOLO-NAS根目录下创建mydata文件夹(名字可以自定义),目录结构如下: 将自己数据集里用labelImg标注好的xml文件放到xml目录 图片放到images目录 划分数据集 把划分数据集代码 split_train_val.py放到yolo-nas目录下:
YOLO-NAS对象检测算法代码实现 在使用YOLO-NAS前,我们依然按照标准的代码规范,先安装第三方库,主要库如下 !pip install fastcore -U !pip install super-gradients==3.1.0 !pip install imutils !pip install roboflow !pip install pytube --upgrade 安装完成后,我们就可以使用YOLO-NAS来进行对象检测的操作了。
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from modelscope.pipelinesimportpipeline from modelscope.utils.constantimportTasks object_detect=pipeline(Tasks.image_object_detection,model='damo/cv_tinynas_object-detection_damoyolo')img_path='https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/test/image...