二、训练过程:选择YOLOv7.yaml配置文件,具体超参数以及实验过程如下所示 # parameters nc: 80 # number of classes depth_multiple: 1.0 # model depth multiple width_multiple: 1.0 # layer channel multiple # anchors anchors: - [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8 - [30,61, 62,45, 59,119] # ...
于是我换用了自己的数据集,和YOLOv5-5.0做对比测试,效果如下: 可以看到,yolov7的效果在我自己的数据集上,效果还不如yolov5,这可能是由于我的数据集目标较大,较稀疏,检测难度不高。另外,输入的图片是640x640的尺寸,yolov7更好的模型推荐的输入尺寸是1280x1280。不过,对我这个6GB的渣显卡来说,无法进行测试验证。
简介: yolov7训练自己的数据集(pycharm上训练测试) 一、环境搭建 环境搭建的具体过程在另一篇博文中有讲到: Anaconda+Cuda+Cudnn+Pytorch(GPU版)+Pycharm+Win11深度学习环境配置 二、下载yolov7源码 从github上下载的源码:下载地址 下载权重,并将其放入下载好的yolov7-main文件下,创建weights文件夹,将下载好的...
性能测试:YOLOv7在不同速度和精度的范围内超过了已知的检测器,特别是在GPU V100上进行测试时,展现了其卓越的性能。 模型缩放:YOLOv7为不同的GPU设计了不同版本的模型,包括边缘GPU、普通GPU和云GPU,并针对不同的服务需求进行了模型缩放。 实验与结论:YOLOv7在MS COCO数据集上进行了训练测试,证明了其在实时目标...
人员玩手机离岗识别检测算法 YOLOv7 人员玩手机离岗识别检测系统根通过AI机器视觉分析技术,人员玩手机离岗识别检测算法可以对企业的某些固定工位睡岗离岗、玩手机打电话、脱岗睡岗情况进行全天候不间断进行识别检测报警提醒。算法通过AI视频分析技术可以帮助企业避免因打电话离岗等人工因素疏忽遗漏给企业导致财产损失或安全...
YOLOv7 源代码 包含YOLOv7的模型.pt文件,可以利用该训练好的模型文件测试图片、视频等,也可以调用摄像头进行实时检测。速度和精度较之前版本都有很大提高.在5 FPS到160 FPS范围内的速度和精度达到了新的高度,并在GPU V100上具有30 FPS或更高的所有已知实时目标检测器中具有最高的精度56.8%AP。YOLOv7-E6目标检...
NVIDIA硬解码+硬编码+多路并行推流+拉流+YOLOV7+Tensorrt,tensorrt封装的yolov7目标检测算法,NVIDIA硬解码拉流,帧数据转Mat推理,推理结果Mat数据转yuv,yuv数据NVIDIA硬编码后h264数据本地推流(无需服务器),16路并行,同时另外软件NVIDIA硬解码拉RTSP流数据测试推流稳定性。注:3060ti显卡较弱,同时跑推拉流2个软件,只...
于是我换用了自己的数据集,和YOLOv5-5.0做对比测试,效果如下: 可以看到,yolov7的效果在我自己的数据集上,效果还不如yolov5,这可能是由于我的数据集目标较大,较稀疏,检测难度不高。另外,输入的图片是640x640的尺寸,yolov7更好的模型推荐的输入尺寸是1280x1280。不过,对我这个6GB的渣显卡来说,无法进行测试验证...
实验测试 不管前面的理论部分说得多么花里胡哨,最终还是要以实践测试结果来说明。 由于YOLOv7是基于YOLOv5代码进行修改的,因此训过YOLOv5模型的人都可以很容易得跑起来。 这里具体的流程就不再重复了,因为和【目标检测】YOLOv5跑通VisDrone数据集里面的一模一样。