names)#labelsplot_images(im, output_to_target(out), paths, save_dir / f'val_batch{batch_i}_pred.jpg', names)#predcallbacks.run('on_val_batch_end')#Compute metricsstats = [torch.cat(x, 0).cpu().numpy()forxinzip(*stats)]#to numpyiflen(stats)andstats[0].any():#PR_curve.png ...
- batch = 16：每批次处理的样本数量，平衡了内存占用与梯度估计准确性之间的关系。 - iou = 0.7：...
检测到工人未戴安全帽') if i[0] == 'head': color = [0, 255, 0] i[0] =...
打开train.py,其相关参数如下: 其中: weights:权重文件路径 cfg:存储模型结构的配置文件 data:存储训练、测试数据的文件(上一步中自己创建的那个.yaml) epochs:训练过程中整个数据集的迭代次数 batch-size:训练后权重更新的图片数 img-size:输入图片宽高。 device:选择使用GPU还是CPU workers:线程数,默认是8 #输入...
import os import random import xml.etree.ElementTree as ET import numpy as np from utils.utils import get_classes #该文件的本质是借用jpg图片和xml文件获得每个jpg图片内的目标的具体坐标及路径,该坐标和路径写在2007_train.txt文件里面,可以打开该文件 #看格式,如D:\AI\yq\mubiao_detect\6_yolov5\VOC...
train( # 开始训练模型 data=data_path, # 指定训练数据的配置文件路径 device=device, # 自动选择进行训练 workers=workers, # 指定使用2个工作进程加载数据 imgsz=640, # 指定输入图像的大小为640x640 epochs=100, # 指定训练100个epoch batch=batch, # 指定每个批次的大小为8 name='train_v5_' + data...
从字面意义理解,所谓目标检测任务,就是定位并检测目标,也就是说计算机在处理图像的时候需要解决两个问题: 1.What? —— 图像中是什么东西?我们的目标是要检测什么东西?—— 识别 Recognition 2.Where? —— 在图像的什么位置?目标的定位坐标大致范围是多少?—— 定位 Localization ...
hyp:超参数配置文件,其中的参数意义下面会解释 epochs:指的就是训练过程中整个数据集将被迭代多少次 batch-size:每次梯度更新的批量数,太大会导致显存不足 img-size:训练图片的尺寸 rect:进行矩形训练 resume:恢复最近保存的模型开始训练 nosave:仅保存最终checkpoint ...
相当于是将空间信息绕到了通道信息中,cat后输入通道变成4倍,再通过conv得到新的featuremap,这样做的好处就是保持了下采样的信息没有丢失,图像的信息都保留了下来,但是在浅层中的应用,作者也表示了单纯是从计算量和参数量的角度上去设计,因为如上的所述的信息保存在浅层的意义并不大。所以后来查了下,作者的设计...