.\YOLO-World\configs\deploy\detection_onnxruntime-fp16_dynamic.py 代码语言:javascript 复制 # 设置基础路径为指定的配置文件路径 _base_=('../../third_party/mmdeploy/configs/mmdet/detection/''detection_onnxruntime-fp16_dynamic.py')# 定义代码库配置,包括模型类型、任务类型、后处理参数等 codebase...
collated_results['data_samples']['is_detection']=torch.tensor(batch_detection)# 返回整理后的结果字典returncollated_results .\YOLO-World\yolo_world\datasets\yolov5_lvis.py 代码语言:javascript 复制 # 导入需要的模块 from mmdet.datasetsimportLVISV1Dataset # 导入自定义的数据集类 from mmyolo.datasets....
【讲人话版YOLO-World】YOLO更新的太快,不过没关系,1小时带你看懂YOLO-World论文代码解析!共计4条视频,包括:1.YOLO-WORLD、3.YOLOV8、2.YOLOV9论文知识点解读等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
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目标检测 YOLO-World 计算机视觉 机器学习 计算机技术 干货分享 学习知识点 唐宇迪迪哥AI谈 发消息 接下来播放 自动连播 深度学习计算机视觉项目实战:基于OpenCV和YOLOV5的缺陷检测检测实战,原理详解+代码实战,看完就能跑通! 人工智能与Python 2106 22 图像分割、目标检测、特征提取、边缘检测、图像滤波、人脸识别,...
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('RANK', -1)) WORLD_SIZE = int(os.getenv('WORLD_SIZE', 1)) def train(hyp, # path/to/hyp.yaml or hyp dictionary opt, device, callbacks ): save_dir, epochs, batch_size, weights, single_cls, evolve, data, cfg, resume, noval, nosave, workers, freeze, = \ Path(opt.save_dir)...
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