YOLOv10-B:平衡型,宽度增加,精度更高。 YOLOv10-L:大型版本,精度更高,但计算资源增加。 YOLOv10-X:超大型版本可实现高精度和性能。 特性 在准确性和效率方面,YOLOv10 优于YOLO 以前的版本和其他模型。例如,在 COCO 数据集上,YOLOv10-S 的速度是 RT-DETR-R18 的 1.8 倍,而 YOLOv10-B 与 YOLOv9...
2.2 将原始的XML标注文件转换为DOTA格式标签文件(TXT) 2.3 划分数据集 2.4 DOTA格式标签文件(TXT)转为YOLOV11-OBB训练需要数据集格式 3.1 配置数据集的yaml文件。 3.2 配置yolov11-obb.yaml文件。 4.1 训练 前提准备: 1、YOLO环境需要配置完成。 2、要准备一张图片,然后利用代码进行角度旋转从而制作出多张...
与其他版本的YOLO相比,YOLOv12可能会有一些特别的优化和新特性,但具体的改进需要通过最新的论文或官方发布来确认。假设你指的是基于YOLOv12进行的姿态识别(例如摔倒、站立等动作)的关键点数据集训练,这个过程涉及使用YOLOv12模型识别和定位人体关键点,以便于分析人体姿态。 下面是一份关于“摔倒、站立等姿态识别”...
本人标注的数据格式是VOC,而YOLOv7能够直接使用的是YOLO格式的数据,因此下面将介绍如何将自己的数据集转换成可以直接让YOLOv7进行使用。 1、创建数据集 在YOLOv7文件夹中的data目录下创建mydata文件夹(名字可以自定义),目录结构如下,将之前labelImg标注好的xml文件和图...
一、 仓库地址 YOLOV8 二、数据预处理 2.1 将标注数据按照类别划分到不同的文件目录 # 单独筛选某一类缺陷 import numpy as np import os #shutil:操作多文件或者文件集合(复制、移除等) import shutil # # #作用: # 按照类别进行数据集
三,划分数据集 由于公主是一股脑将所有图像放到一起了,由于工业生产的特殊性,临近时间产生的缺陷相似,因此需要随机将图像拆分为训练集,验证集及测试集。 在yolov7-main主文件夹下创建data.py, 并在datasets文件夹下创建defect文件夹,目录结构如下:红框画出的文件是下面代码运行完后自动生成的。
转换数据格式 接下来准备labels,把数据集格式转换成yolo格式,即将每个xml标注提取bbox信息为txt格式,每个图像对应一个txt文件,文件每一行为一个目标的信息,包括class, x_center, y_center, width, height格式。格式如下: 创建xml2txt.py文件,将训练集、验证集、测试集生成label标签(训练中要用到),同时将数据集路...
1、在特征利用部分,YoloV4提取多特征层进行目标检测,一共提取三个特征层,分别位于中间层,中下层,底层,三个特征层的shape分别为(76,76,256)、(38,38,512)、(19,19,1024)。 2、输出层的shape分别为(19,19,75),(38,38,75),(76,76,75),最后一个维度为75是因为该图是基于voc数据集的,它的类为20种,...
您可以使用YOLOv9项目目录中的train.py文件来训练YOLOv9模型。 步骤#1:下载数据集 要开始训练模型,您需要一个数据集。在本文中,我们将使用足球运动员的数据集。由此产生的模型将能够识别球场上的足球运动员。 如果你没有数据集,请查看Roboflow Universe,这是一个公开共享了20多万个计算机视觉数据集的社区。你可以找...
二、下载并安装YOLOv7 在开始训练之前,你需要先下载并安装YOLOv7。你可以从YOLOv7的官方GitHub仓库下载源码,并按照官方文档进行安装。 三、划分数据集 在安装好YOLOv7后,你需要将你的数据集划分为训练集、验证集和测试集。这可以通过使用一些Python库来完成,如sklearn等。 四、模型训练 接下来,你可以开始进行模...