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:https://pan.baidu.com/s/1UNQlZGHZlAZs412tbnpAxg?
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...
1. 数据集标签文件的格式转化 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。 2.修改配置文件 修改data...
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',...
yolov4训练visdrone记录 准备 参见这篇,不再赘述, 注意labels有没有错误,如w,h为0,重复标注等,在转换代码中加入判断滤除即可。 数据只用了task1的图片集。 配置 anchors 使用darknet ./darknet detector calc_anchors data/visdrone.data -num_of_clusters 8 -width 800 -height 800...
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。 YoloV7改进策略:独家原创,全网首发,复现Drone-Yolo,以及改进方法-CSDN博客...
实验结果表明,与现有方法相比,其性能有所提高。与基线模型(YOLOv5s)相比,M2S在VisDrone2021 DET测试数据集上的准确性提高了约1.1%,在SeaDronesSeeV2验证集上的精度提高了15.68%。 1、简介 小目标检测长期以来一直是目标检测中的一个挑战,其目的是准确检测图像中视觉特征很少的小目标(32像素乘32像素以下的目标)。在...
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: ...
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...
看到源码基本上也是基于YOLOv5改的,因此看过我之前这篇博文【目标检测】YOLOv5跑通VisDrone数据集的读者应该对跑通YOLOR也轻车熟路。 下面我就使用VisDrone数据集和yolor_csp_x_star这个模型跑100个epoch,再进行测试,下面是测试结果,同样和之前【目标检测】TPH-YOLOv5:基于transformer的改进...