YOLO-NAS is a groundbreaking object detection foundational model. It is the product of advancedNeural Architecture Searchtechnology, meticulously designed to address the limitations of previous YOLO models. With significant improvements in quantization support andaccuracy-latency trade-offs, YOLO-NAS represen...
3.1 加载YOLO-NAS模型 为了使用预训练的 COCO 模型进行推理,我们首先需要选择模型的大小。 YOLO-NAS提供三种不同的模型大小:yolo_nas_s、yolo_nas_m和yolo_nas_l。 yolo_nas_s 模型是最小且最快的,但它可能不会像较大的模型那么准确。 相反,yolo_nas_l 模型最大、最准确、最慢。 yolo_nas_m 模型提供了...
YOLO-NAS模型人体姿态检测 与传统的姿势估计模型相比，YOLO-NAS Pose的做法有所不同。它不是首先检测人这个对象，然后估计他们的姿势，而是可以一步一次检测和估计这个对象及其姿势。Pose模型建立在YOLO-NAS对象检测架构之上。物体检测模型和姿势估计模型具有相同的模型设计，但模型头部设计不同。YOLO-NAS Pose的模型头部...
YOLO-NAS目标检测 介绍 YOLO(You Only Look Once)是一种目标检测算法,它使用深度神经网络模型,特别是卷积神经网络,来实时检测和分类对象。该算法首次在2016年的论文《You Only Look Once:统一的实时目标检测》被提出。自发布以来,由于其高准确性和速度,YOLO已成为目标...
yolo_nas_l=models.get("yolo_nas_l",pretrained_weights="coco") 1. 2. 我们已经在 yolo_nas_l 中存储了预训练模型。使用 models 来获取这些预训练版本的 YOLO 是非常容易的。torchinfo 为我们提供了模型架构的非常酷的视图: 复制 summary(model=yolo_nas_l,input_size=(16,3,640,640),col_names=["...
'yolo_nas_m', 'yolo_nas_l' ] CHECKPOINT_DIR = 'checkpoints' for model_to_train in models_to_train: trainer = Trainer( experiment_name=model_to_train, ckpt_root_dir=CHECKPOINT_DIR ) model = models.get( model_to_train, num_classes=len(dataset_params['classes']), ...
我们使用新发布的YOLO-NAS模型执行了图像和视频上的初始目标检测任务。你可以使用自定义数据集来对该模型进行微调,以提高其在某些对象上的性能。
步骤3:导入super-gradients库,然后获取模型的任何版本,即yolo_nas_l、yolo_nas_m或yolo_nas_s。 from super_gradients.training import models_nas_s = models.get("yolo_nas_s", pretrained_weights="coco").to(device) 您可以使用以下代码片段将device声明为CPU或GPU。
在YOLO-NAS根目录下创建mydata文件夹(名字可以自定义),目录结构如下: 将自己数据集里用labelImg标注好的xml文件放到xml目录 图片放到images目录 划分数据集 把划分数据集代码 split_train_val.py放到yolo-nas目录下: AI检测代码解析 # coding:utf-8 import os ...
YOLO-NAS is the new real-time SOTA object detection model. YOLO-NAS models outperform YOLOv7, YOLOv8 & YOLOv6 3.0 models in terms of mAP and inference latency.