Yolo第Y2周:如何正确解读YOLO算法训练结果的各项指标 weights文件夹:最终的仙丹 results.png:训练总图要略 loss系列:打明牌的能力 box_loss 边界框损失:衡量画框 cls_loss 分类损失:判断框里的物体 dfl_loss 分布式焦点损失:精益求精 验证集:学得好,不一定考得好 精度和召回率:又准又全的考量 results.csv:图表...
1、weights(权重) parser.add_argument('--weights', type=str, default='', help='initial weights path') 1. 网络权重,默认是''可根据需求设置不同尺寸大小的权重 2、cfg(权重的一些重要信息文件) parser.add_argument('--cfg', type=str, default='yolov7.yaml', help='model.yaml path') 1. 指...
flags.DEFINE_string('weights', './data/yolov3.weights', 'path to weights file')#官方权重文件所在位置 flags.DEFINE_string('output', './checkpoints/yolov3.tf', 'path to output')#输出在该文件夹下 flags.DEFINE_boolean('tiny', False, 'yolov3 or yolov3-tiny')#降低了一些识别效果获得更高...
weights = np.fromfile(f, dtype=np.float32) # The rest are weights ... 我们知道,前5个值是weights的头信息,如果头信息不对,那么后面的参数也读不对了。 在加载.weights文件的时候,模型是预读了原始.weights文件的头信息,然后再把这个头信息写到新的.weight文件中,因而新的.weights文件也可以使用。 但是...
--weights:weights 权重文件 --source:为需要推理的数据来源,可以是rtsp视频流,也可以是图片,或者是本地mp4文件,如果有需求,也可以改代码,让它支持更多的。 --data:data参数 数据配置,默认使用 coco128.yaml --imgsz:训练配置图片的大小 --conf-thres: 置信度阈值 默认0.25,越大标注框越少 ...
weights: 训练的权重路径,可以使用自己训练的权重,也可以使用官网提供的权重。默认官网的权重yolov5s.pt(yolov5n.pt/yolov5s.pt/yolov5m.pt/yolov5l.pt/yolov5x.pt/区别在于网络的宽度和深度以此增加) source: 测试数据,可以是图片/视频路径,也可以是'0'(电脑自带摄像头),也可以是rtsp等视频流, 默认data/...
save_json |= opt.data.endswith('coco.yaml') opt.save_txt |= opt.save_hybrid print_args(FILE.stem, opt) return opt opt参数解析: data: 数据集文件的路径,默认为COCO128数据集的配置文件路径 weights: 模型权重文件的路径,默认为YOLOv5s的权重文件路径 batch_size: 前向传播的批次大小,运行val.py...
python3 convert_weights_pb.py--class_names coco.names--data_format NHWC--weights_file yolov3_608.weights--size608 这部分的操作比较简单,只需要注意根据你数据集的情况修改.names等文件就可以。 2、由*.pb转换为IR(xml+bin) To solve the problems explained in theYOLOv3 architecture overviewsection, ...
classYolo(object):def__init__(self,weights_file,verbose=True):self.verbose=verbose # detection params self.S=7# cell size self.B=2# boxes_per_cell self.classes=["aeroplane","bicycle","bird","boat","bottle","bus","car","cat","chair","cow","diningtable","dog","horse","motorbike...
这里只需要在Darknet类多加一个save_darknet_weights方法 defsave_darknet_weights(self, path, cutoff=-1):""" @:param path - path of the new weights file @:param cutoff - save layers between 0 and cutoff (cutoff = -1 -> all are saved) ...