VisDrone2019-DET-test-challenge:测试集(不带标签) 不带标签的测试集是用于VisDrone2021挑战赛的,不参加竞赛就暂时不需要用到。 数据集处理 和VOC数据集一样,VisDrone的数据标注是xml形式,需要把它转换成YOLOv5所需的txt格式 在官方提供的VisDrone.yaml下方,已经提供了数据处理的脚本,以它为基础进行简单修改。 在根...
这里的路径改成自己的。 效果测试 YOLOv6总共有yolov6s,yolov6n和yolov6t三种模型。我使用yolov6s在VisDrone数据集上训练了100个epoch,共耗时13个小时(RTX 2060显卡),训练速度比起YOLOv5而言,提升了不少。 测试下来,其IoU=0.50 AP为32.5%,IoU=0.50:0.95 AP为17.4%,这数据还不如前面的YOLOv5两个版本(之前的...
在一切必要准备工作就绪之后,我们便可以开始用yolov5模型来训练我们的visdrone数据集了,其中训练时可以修改的参数和相关意义如下所示。 python parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', type=str, default='yolov5s.pt', help='initial weights path') parser.add_argument('--cfg',...
Drone-Yolo在无人机数据集上取得了巨大的成功,mAP0.5指标上取得了显著改进,在VisDrone2019-test上增加了13.4%,在VisDrone2019-val上增加了17.40%。这篇文章我首先复现Drone-Yolo,然后,在Drone-Yolo的基础上加入我自己对小目标检测的改进。 完整链接: YoloV8改进策略:独家原创,全网首发,复现Drone-Yolo,以及改进方法-...
在YOLOv5官方的6.1版本中,我发现Data目录下多了5种数据集,包括无人机航拍数据集VisDrone和遥感数据集xView,这反映了官方也是在小目标检测中在偷偷发力。 这篇博文就来记录如何用YOLOv5跑通VisDrone数据集。 数据集我已上传到网盘里,有需要的读者可以进行下载: ...
于是输入VisDrone测试集上的图片进行检测,效果如下: 第一幅图检测效果还不错,大部分目标都识别出来。 第二幅图结果却令人意外,仅检测出三个目标,其它的自行车目标全部漏检! 我的感受 YOLOv6主打的是模型的部署。在项目文件中,它支持导出ONNX、TensorRT等格式的文件,在官方出具的实验对比上看,实验环境基本上是在nano...
visdrone数据集默认标签格式为.txt,转化为.xml文件后,修改参数,就可在使用yolov5项目直接训练。 说明: 创建数据集标签转换脚本visdrone2yolo.py,修改root_dir,将train、val、test文件的labels文件转换得到annotations_voc文件,并将该文件复制到训练数据集目录下。
YOLOV7训练自己的数据集,我先来试试火(VisDrone数据集) 源码: https://github.com/WongKinYiu/yolov7 论文: https://arxiv.org/abs/2207.02696 这个yolov7是yolov4团队的作品,我等着你yolov100。 背景 yolo系列已经成了大家学习工作中常用的目标检测网络,果然,yolov7又来了。一般人yolo取名到2亿都可以,...
Drone-Yolo在无人机数据集上取得了巨大的成功,mAP0.5指标上取得了显著改进,在VisDrone2019-test上增加了13.4%,在VisDrone2019-val上增加了17.40%。这篇文章我首先复现Drone-Yolo,然后,在Drone-Yolo的基础上加入我自己对小目标检测的改进。 YoloV8官方结果
本项目基于ppyoloe实现在VisDrone上的应用,通过训练和测试,走通整个流程,基于s模型验证指标。如果算力允许则欢迎大家复现官方的指标。最后导出onnx模型,用于后续部署。2. 数据集介绍 VisDrone数据集是由天津大学等团队开源的一个大型无人机视角的数据集,官方提供的数据中训练集是6471、验证集是548,一共提供了以下11个...