2.2、init_seeds 这个函数是使用random.random()、np.random.rand()、init_torch_seeds(调用torch_utils.py中的函数)等生成一系列的随机数种子,以保证结果的可复现性。 init_seeds函数代码: def init_seeds(seed=0): """在train函数的一开始调用 用于设置一系列的随机数种子 """ # 设置随机数 针对使用random...
代码仓库地址:https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5欢迎starone-yolov5项目获取最新的动态。如果您有问题,欢迎在仓库给我们提出宝贵的意见。如果对您有帮助,欢迎来给我Star呀 ~ 源码解读:utils/augmentations.py 本文涉及到大量超链接可能被微信公众号吃掉,欢迎大家访问文档网站查看原文:https://start.oneflow....
1.6 utils文件夹 1.7其他一级目录文件 目录 项目目录结构 1.1 .github文件夹 1.2 datasets 1.3 data文件夹 1.4 models文件夹 1.5 runs文件夹 1.6 utils文件夹 1.7其他一级目录文件 一、项目目录结构 img 将源码下载好并配置好环境之后,就可以看到YOLOv5的整体目录如上图所示。 接下来我们逐一分析 1.1 .github文件...
utils.plots: 定义了Annotator类,可以在图像上绘制矩形框和标注信息 utils.torch_utils: 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🚀二、 基础组件2.1
3）转换数据格式：使用 utils/voc.py 或 utils/coco.py 将 pascal voc *.xml 格式（或 COCO *.json 格式）转换为 *.txt 格式（Image_path xmin0,ymin0,xmax0,ymax0,class0 xmin1,ymin1,xmax1,ymax1,class1 ...）。训练 运行以下命令开始训练，详情参见 config / yolov4_config.py。训练时应将 ...
utils.torch_utils: 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 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。 二、parse_model函数 parse_model函数用在DetectionModel模块中,主要作用是解析模型yaml的模块,通过读取yaml文件中的配置,并且到common.py中找到相对...
import warningswarnings.filterwarnings("ignore")import argparsefrom utils.datasets import *from utils.torch_utils import *from utils.augmentations import *from utils.general import *from models.common import DetectMultiBackendfrom utils.plots import Annotator, colors, save_one_boximport timeimport cv2...
打开utils文件夹,打开general.py文件: 其中,大概在第583行,会有一行代码为: 代码语言:javascript 复制 check_font("Arial.ttf"ifis_ascii(data["names"])else"Arial.Unicode.ttf",progress=True)# download fonts1 可以将Arial.ttf替换为系统已有的字体,当然也可以把这行代码注释掉,这样系统也会自动调用默认字体...
utils .dockerignore .gitattributes .gitignore CITATION.cff CONTRIBUTING.md LICENSE README.md README.zh-CN.md benchmarks.py detect.py export.py hubconf.py pyproject.toml requirements.txt train.py tutorial.ipynb val.py README Code of conduct ...
from utils import read_annotation_lines train_lines, val_lines = read_annotation_lines( '../path2annotations/annot.txt' , test_size= 0.1 ) 1. 2. 3. 创建数据生成器 当数据被拆分后,我们可以进行数据生成器的初始化。我们将为每个数据文件提供一个数据生成器。在我们的例子中,我们将有一个用于训练...