探讨了YOLOv8/v7/v6/v5等多个版本的算法选择与优化,对比了它们在铁轨缺陷检测任务上的性能,为选择最适合本任务的YOLO版本提供了依据。 采用Streamlit设计并实现了一个美观且用户友好的网页界面,使得非技术用户也能轻松地使用系统进行铁轨缺陷的检测和分析。
YOLOv5nu紧随其后,以0.808的mAP表现出了相似的高水平性能,这可能是因为YOLOv5nu在稳定性和成熟性上有较好的表现,尽管它的架构可能没有YOLOv8n那么先进。YOLOv7-tiny的mAP略低于YOLOv5nu,为0.798,考虑到“tiny”版本通常是为了速度优化而设计的,这个结果依然可以看作是相当不错的。YOLOv6n的表现最低,mAP为0.722,...
device = torch.device('cuda:0' if cuda else 'cpu') assert not (device.type == 'cpu' and args.half), '--half only compatible with GPU export, i.e. use --device 0' # Load PyTorch model model = load_checkpoint(args.weights, map_location=device, inplace=True, fuse=True) # load ...
此外,平均精确度(mAP@0.5和mAP@0.5:0.95)的提升则从另外两个角度说明了模型性能的提高。mAP@0.5主要评估了在IoU(交并比)阈值为0.5时的模型表现,而mAP@0.5:0.95则考虑了更广泛的IoU阈值,从0.5到0.95,提供了一个更全面的性能评估。我们观察到两个指标都随着迭代次数的增加而提高,这不仅表明模型的整体性能在提升,也...
以下是多种修改后的消融实验结果,可以看到,经过不断的改进,模型的mAP和FPS都获得了明显的增益。 以下是YOLOv6和目前比较主流的YOLO系列算法比较的结果,包括速度、参数量等指标: 使用细节 从github上的readme来看,训练的方式也比较常规,总体来说,和YOLOv5、YOLOX的挺类似,使用的还是大家比较熟悉的方式。
的边框损失(train/box_loss)、分类损失(train/cls_loss)、定位损失(train/dfl_loss)、验证集上的边框损失(val/box_loss)、分类损失(val/cls_loss)、定位损失(val/dfl_loss),以及模型的精度(metrics/precision(B))、召回率(metrics/recall(B))、平均精度(metrics/mAP50(B))和广泛平均精度(metrics/mAP50-95...
YOLOv8在每个重要组成部分中都寻求实现效率和性能的最优平衡,例如通过改进的Neck结构来实现特征融合的同时保持计算效率,以及通过创新的Head结构来提升检测的精度。这些改进不仅使YOLOv8在处理复杂场景,如花卉检测时表现出色,同时也为实时目标检测应用奠定了坚实的基础。
在mAP值上,YOLOv6n以0.727的得分排名第一,这意味着在整体上,YOLOv6n能够更准确地识别出图像中的车型对象,且其检测的准确性跨越不同置信度阈值均保持较高水平。这可能得益于YOLOv6n相较于其他版本在网络结构和优化算法上的改进,它在提取特征和处理复杂背景方面可能更为有效。其次,YOLOv8n的mAP值为0.693,也表现...
mAP考虑了检测精确度和召回率在不同阈值下的平均值,是目标检测任务中常用的评价标准;而F1-Score是精确度和召回率的调和平均,能够平衡这两个指标,特别适用于类别不平衡的数据集。 根据实验结果,YOLOv5nu和YOLOv8n在mAP和F1-Score上都取得了接近的高分数,分别为0.855和0.851在mAP,以及0.83和0.82在F1-Score。这表明...
device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu" 在这里,可以智能地选择了GPU(如果可用),这对加速训练过程至关重要,如果GPU不可用,则回退到CPU。 接着开始训练模型。其中指定了训练数据的配置文件路径,使用GPU进行训练,使用1个工作进程加载数据,输入图像的大小为640×640,训练120个epoch,每个批次...