(1)一次读取读取一个batch的图片,挨个进行预测:for path, im, im0s, vid_cap, s in dataset: -- path:图片的路径 -- im: resize之后的图片,该图片是用来进行网络预测用的。 -- im0s:没有resize之前的原始图片,用于最终的图片输出和目标框的绘制。 -- vid_cap:视频捕捉器对象 --s:图片的全路径名称...
第3章 YOLO V5 - ultralytics代码解析 3.1 使能马赛克数据增强 3.2 load_mosaic(self, index) 第1章 什么是传统的数据增强augment 数据增强是一种数据扩充技术,指的是利用以后的有限的数据创造尽可能多的新的数据。 因为虽然现在各种任务的公开数据集有很多,但是其实...
通过实际应用测试，验证了单目测距技术的可行性和准确性。在实际测试中，单目测距技术能够准确地测量物体与摄像头之间的距离，为智能驾驶、人脸识别、增强现实等领域提供了有力的支持。
简介: 本文详细介绍YOLO11,包括其全新特性、代码实现及结构框图,并提供如何使用NEU-DET数据集进行训练的指南。YOLO11在前代基础上引入了新功能和改进,如C3k2、C2PSA模块和更轻量级的分类检测头,显著提升了模型的性能和灵活性。文中还对比了YOLO11与YOLOv8的区别,并展示了训练过程和结果的可视化 ...
一、前期准备+环境配置 1.1 下载yolov8源码,在pycharm中进行配置Virtualenv虚拟环境 1.1.1 下载源码及其预训练权重 源码地址:https://github.com/ultralytics/ultralytics.git 1.2 安装requirements.txt中的相关包 根据情况先安装pytorch 再安装requirements.txt中的其他包 ...
其中包括多个基于YOLOv5、v7、v8的人脸识别、人体识别应用。 在交通领域,涵盖车辆与车牌检测、道路与事故检测、交通标识检测、驾驶行为检测等。 此外还有医疗、工业、开放世界、小目标、少样本等多个方向的目标检测应用。以及采用注意力机制...
UltralyticsYOLO11是一个尖端的、最先进(SOTA)的模型,基于之前 YOLO 版本的成功,并引入了新功能和改进以进一步提升性能和灵活性。YOLO11 被设计得快速、准确且易于使用,是进行广泛对象检测和跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务的理想选择。 我们希望这里的资源能帮助你充分利用 YOLO。请浏览 Ultralytics文档以获...
整个算法流程可以总结为如下伪代码: 实验1 Performance comparison on foggy images YOLOv3和IA-YOLO比较 实验2 Performance comparison on low-light images 实验3 Detection results by different methods on real-world RTTS foggy images 实验4 Detection...
YOLOv5解析之downloads.py 代码示例-会调用上面的 safe_download 函数。会用在 experimental.py 中的 attempt_load 函数和 train.py 中,都是用来下载预训练权重。