YoloV5-Lite目标检测之“微调 + 模型转换” 在YoloV5-Lite目标检测之“安装推理”中,我们完成了安装和预训练权重的推理,下面介绍自定义训练数据、模型转换(ncnn) 1 训练数据准备 . ├── train │ ├──000000000049.jpg │ ├──000000000049.txt ... │ ├──000000581880.txt │ ├──000000581900.jpg...
YoloV5-Lite目标检测之“安装推理”Leave a reply 1 安装 conda activate py38 git clone https://github.com/ppogg/YOLOv5-Lite pip install -r requirements.txt 2 下载预训练的权重 预训练权重可以在官网下载,我这里下载的是v5lite-s 3 推理 图片推理 python3 ./detect.py --weights ./weights/v5lite-...
YOLOv5-Lite需要的数据集格式为YOLO格式,包含图片和对应的标签文件(.txt)。每个标签文件包含目标框的类别、中心点坐标、宽度和高度。 2.1 数据集转换 如果你的数据集不是YOLO格式,你需要进行转换。这里以COCO数据集为例,可以使用提供的脚本或工具将COCO格式转换为YOLO格式。 2.2 数据集配置 在YOLOv5-Lite的data目录...
针对目前自动驾驶领域的目标检测算法在对道路小目标和密集目标进行检测的时候出现漏检的问题,提出一种融合Lite-HRNet的Yolo v5网络。首先为了获得高分辨率的特征检测图将Lite-HRNet作为Yolo v5的主干网络,以增强对小目标及密集目标的检测。为提升暗光场景下的检测性能,将红外图像与可见光图像进行动态权值融合,充分发挥可见...
YOLOv8是前沿的目标检测技术,它基于先前 YOLO 版本在目标检测任务上的成功,进一步提升性能和灵活性。 本课程将手把手地教大家使用YOLOv8训练垃圾分类数据集,完成一个多目标检测实战项目。项目利用超万张已标注的目标检测数据集进行训练,对居民生活垃圾图片进行检测,找出图片中属于哪个类别的垃圾,并指示出在图片中的位置...