copy the anchors result to the yolov3_fine_tune_2500.cfg each 'anchors' value in each [yolo] block. Train the final yolov3 model for golfer and golfbag ./darknet detector train fine_tune_2500/cfg/fine_tune.data fine_tune_2500/cfg/yolov3_fine_tune_2500.cfg fine_tune_2500/yolov3_COCO...
python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5 1. 将yolo.h5拷贝到第一个项目里面的model_data目录下,在第一个项目下运行python demo.py即可。 因为keras版的yolov3很慢,后面有时间用pytorch版的yolov3测试一下。关于yolo的内容,之前的文章做了总结,经过测试确实比pytorch版本的慢很多。 至于...
在本研究中,我们构建了一个专门用于训练改进YOLOv8-seg的蚕类生长阶段分割系统的数据集,命名为“train”。该数据集的设计旨在支持对蚕类生长过程中的不同阶段进行精准的图像分割,进而提高模型在实际应用中的识别能力和准确性。数据集包含16个类别,涵盖了蚕类生长过程中的各个重要阶段,每个类别都具有独特的生物学特征...
通过对“rooftops”数据集的充分利用,我们期望能够提升YOLOv8-seg在屋顶结构分割任务中的性能,使其在实际应用中能够更准确地识别和分割不同的屋顶组件。 总之,“rooftops”数据集为改进YOLOv8-seg的屋顶结构分割系统提供了丰富的样本和多样的类别选择。通过对数据集的精心设计和处理,我们相信该数据集将为未来的研究和...
为此,针对碎石传送带的图像分割任务,我们构建了一个名为“GBB_Scrap_Pebble_Band_v1”的数据集,以支持对YOLOv8-seg模型的训练和优化。该数据集专注于对碎石传送带上不同物体的精确识别与分割,旨在提高物料处理的效率和准确性。 “GBB_Scrap_Pebble_Band_v1”数据集包含三类主要物体,分别是“ball”(球体)、“...
在本研究中,我们采用了名为“Odontoai”的数据集,以训练和改进YOLOv8-seg模型,旨在实现牙片牙齿图像的高效分割。该数据集的独特之处在于其涵盖了52个不同类别的牙齿,能够为模型提供丰富的训练样本,从而提升其在实际应用中的表现。每个类别代表了特定类型的牙齿,具体包括从牙齿11到牙齿85的多个编号,这些编号不仅具有...
水稻病害图像分割系统: yolov8-seg-GFPN 1.研究背景与意义 参考博客 博客来源 研究背景与意义 水稻是全球最重要的粮食作物之一,支撑着数十亿人的生存与发展。然而,水稻在生长过程中常常受到多种病害的威胁,这些病害不仅影响水稻的产量,还可能导致粮食安全问题。根据统计,水稻病害每年造成的损失高达数十亿美元。因此,及...
总之,“Railway Obstacles”数据集的构建为改进YOLOv8-seg的无人机航拍铁路障碍物识别图像分割系统提供了坚实的基础。通过精心设计的类别、丰富的样本和高质量的标注,我们期望该数据集能够有效支持模型的训练,最终实现对铁路障碍物的高效、准确识别。这不仅有助于提升铁路运输的安全性,也为无人机在智能交通领域的应用...
原始YOLOv8-seg算法原理 YOLOv8-seg算法是基于YOLOv8模型的进一步发展,专注于图像分割任务,旨在实现高效的目标检测与分割。YOLOv8模型由Ultralytics团队在YOLOv5的基础上进行了多项改进,结合了近两年内的最新研究成果,展现出卓越的性能。该模型的核心结构包括输入层、主干网络、颈部网络和检测头,其中每个部分都经过精心...
在本研究中,我们使用了名为“PPE vest helmet”的数据集,以训练和改进YOLOv8-seg模型,旨在实现高效的个人防护装备(PPE)图像分割系统。该数据集专注于六种关键的个人防护装备类别,具体包括:Boots(靴子)、Gloves(手套)、Goggles(护目镜)、Helmet(头盔)、Person(人)和Vest(背心)。这些类别的选择不仅反映了在工业和建...