在开始训练之前,需要安装一些必要的依赖库,如OpenCV、NumPy、PyTorch等。这些库可以通过pip命令进行安装。此外,还需要下载YOLOv4-Tiny的预训练权重文件,以便进行迁移学习。 3. 修改配置文件 在YOLOv4-Tiny的训练过程中,我们需要修改一些配置文件以适应自己的数据集。这些配置文件通常包括训练配置文件(如yolov4-tiny.cfg)...
将代码中的classes_path修改为自己创建的名称路径 修改完classes_path后就可以运行train.py开始训练了,在训练多个epoch后,权值会生成在logs文件夹中。 常见问题 注意到该框架可以使用YOLOV5的环境进行训练,仅需要输入 pip install scipy 来补齐所需第三方库即可。 20显卡和30显卡的区别 20:pytorch代码对应的pytorch版本...
从github下载下来之后就可以先修改训练类别的路径(和数据集所需要的类别保持一致,如果有自己的数据集,就按照VOC格式生成,并载入自己的类别名就好了),然后就可以运行train.py了。 其它的就没有什么可以改的了,如果环境配置也没问题的话,其实最主要就是pytorch的环境,其它的看需要pip install就好了。然后开始训练 预测...
- 代码中的**model_path = “model_data/yolov4_tiny_weights_coco.pth”**我理解为在这个coco预训练权重的基础上进行训练的。 -val_split = 0.1即为数据集的90%用于训练,10%用于验证。 等待迭代100Epoch。 - 一个Epoch是遍历一次训练集,每迭代一次以后,会进行一次验证集的验证。 -在log文件夹下会保存权值...
YoloV7-tinyhttps://github.com/bubbliiiing/yolov7-tiny-pytorch 性能情况 训练数据集权值文件名称测试数据集输入图片大小mAP 0.5:0.95mAP 0.5 VOC07+12+COCOyolov4_tiny_weights_voc.pthVOC-Test07416x416-77.8 VOC07+12+COCOyolov4_tiny_weights_voc_SE.pthVOC-Test07416x416-78.4 ...
Alex-bd/yolov4-tiny-pytorch 代码Issues0Pull Requests0Wiki统计流水线 服务 加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) 免费加入 已有帐号?立即登录 master 分支(1) 管理 管理 master 克隆/下载 HTTPSSSHSVNSVN+SSH ...
Anaconda创建虚拟环境 编辑器pycharm 深度学习框架Pytorch python3.6 部分截图如下: 2.2 模型训练过程 第一步:下载代码到某一路径下,在pycharm中打开该文件夹; 第二步:数据准备。以VOC格式进行整理数据集, 将标签文件放在文件夹下的Annotation中;将图片文件放在文件夹下JPEGImages中;在训练前利用voc2yolo4.py文件生成...
睿智的目标检测35——Pytorch搭建YoloV4-Tiny目标检测平台 学习前言 什么是YOLOV4-Tiny 代码下载 YoloV4-Tiny结构解析 1、主干特征提取网络Backbone 2、特征金字塔 3、YoloHead利用获得到的特征进行预测 4、预测结果的解码 5、在原图上进行绘制 YoloV4-Tiny的训练 1、YOLOV4的改进训练技巧 a)、Mosaic数据增强 b)、...
yolov3(pytorch)训练自己的数据集可参看本人blog。要使用的预训练权重:首先下载训练好的网络参数yolov3-tiny.weights,到weights目录下,但仍然需要fine-tune,so对yolov3-tiny.weights进行改造,下载darknet相关文件,下载好之后进入文件make一下,生成darknet可执行文件,在当前文件目录下运行: ./darknet partial cfg/yolo...
yolov3(pytorch)训练自己的数据集可参看本人blog。要使用的预训练权重:首先下载训练好的网络参数yolov3-tiny.weights,到weights目录下,但仍然需要fine-tune,so对yolov3-tiny.weights进行改造,下载darknet相关文件,下载好之后进入文件make一下,生成darknet可执行文件,在当前文件目录下运行: ./darknet partial cfg/yolo...