MS COCO MS COCO的全称时Microsoft Common Objects in Context,起源于是微软于2014出资标注的Microsoft COCO数据集,与ImageNet竞赛一样,被视为是计算机视觉领域最受欢迎和最权威的比赛之一。 在ImageNet竞赛停办后,COCO竞赛就成为是当前目标识别、检测等领域的一个最权威、最重要的标杆,也是目前该领域在国际上唯一能汇...
训练 以下指令再现了 YOLOv5 COCO 数据集结果，模型 和 数据集 自动从最新的 YOLOv5 版本 中下载。YOLOv5n/s/m/l/x 的训练时间在 V100 GPU 上是 1/2/4/6/8 天（多 GPU 倍速），尽可能使用最大的 --batch-size，或通过 --batch-size -1 来实现 YOLOv5 自动批处理，批量大小显示为 V100-16GB。py...
二、检测 2.1 COCO数据集 在正确配置好环境后就可以检测自己的图片或视频了。YOLOv5已经在COCO数据集上训练好,COCO数据集一共有80个类别,如果您需要的类别也在其中的话,可以直接用训练好的模型进行检测。这80个类分别是: ['person', 'bicycle', 'car', 'motorcycle', 'airplane', 'bus', 'train', 'truck...
test2017文件夹放在/coco/image下,然后将/coco 放在与yolo v5同级目录。coco.yaml里面的路径要写对。 pythontest.py--weightsweights/yolov5s.pt--datacoco.yaml--tasktest--conf0.25--device0 coco128训练 下载coco128数据集:coco128.zip。解压到与train.py的上一级目录。 训练 pythontrain.py--img640--batc...
对Yolov4的相关基础知识做了比较系统的梳理,但Yolov4后不久,又出现了Yolov5,虽然作者没有放上和Yolov4的直接测试对比,但在COCO数据集的测试效果还是很可观的。 很多人考虑到Yolov5的创新性不足,对算法是否能够进化,称得上Yolov5而议论纷纷。 但既然称之为Yolov5,也有很多非常不错的地方值得我们学习。不过因为Yolov5...
为了比较,图3中展示了C3和BottleNeckCSP块的设计。总的来说,这些修改使得YOLOv5在包括COCO数据集在内的几个目标检测基准上取得了最先进的性能。此外,不同的模型尺寸为用户提供了根据需要进行选择的机会。 在2022年,美团推出了YOLOv6,其特点是增强了双向连接(BiC)模块、Anchor-Box辅助训练(AAT)策略和新的Backbone和...
复现命令python segment/val.py --data coco.yaml --weights yolov5s-seg.pt 推理速度是使用 100 张图像推理时间进行平均得到,测试环境使用Colab Pro上 A100 高 RAM 实例。结果仅表示推理速度(NMS 每张图像增加约 1 毫秒)。 复现命令python segment/val.py --data coco.yaml --weights yolov5s-seg.pt --...
我们需要指定数据集的位置,首先就是要修改 coco128.yaml 配置文件 1.1、修改 coco128.yaml 配置文件 我们复制data 文件夹下 coco128.yaml配置文件,并重命名为blog_demo.yaml 1.2、修改 yolov5s.yaml 配置文件 我们复制models 文件夹下 yolov5s.yaml配置文件,并重命名为yolov5s_blog.yaml ...
将app文件夹下的./tflite\u model/*.tflite复制到app/tflite\u yolov5\u test/app/src/main/assets/目录下，就可在Android Studio上构建应用程序。构建好的程序可以设置输入图像大小、推断精度和模型精度。如果选择其中的“Open Directory”，检测结果会被保存为coco格式的json文件。从摄像头进行实时检测模式已将...
在平时项目训练时,小目标的AP一般比终目标和大目标低很多。而Coco数据集中也包含大量的小目标,但比较麻烦的是小目标的分布并不均匀。首先看下小、中、大目标的定义: 2019年发布的论文《Augmentation for small object detection》对此进行了区分: 可以看到小目标的定义是目标框的长宽0*0~32*32之间的物体 ...