要么使用 FixNvPe.py 脚本,减少 MemoryPerProcess,不会降低训练速度。 具体方法(我也是看简书上大神的) 3、报错如下 直接把VisDrone训练和测试集的label.cache删除 4、这个yolov7我2080ti,8g显存,batch_size=4,结果训练一段就爆显存。参考一下,自己改下batch_size,嫌弃太大的有个yolov7-tiny版本 最后总结: y...
yolov7运行所需的库就安装完毕。在官方项目中提供了一些训练好的权重文件(.pt文件),可以在页面另行下载。我主要用的是yolov7-tiny版本,官网项目中似乎并未提供yolov7-tiny.pt,需要自己找一找。 三、推理 以上步骤完成后,可以先尝试做一次推理,验证项目能否运行。 打开detect.py文件夹,在最下面的参数设置中将权...
近年来,随着数据采集技术的进步和多源数据的整合,大规模、多样化的手势识别数据集逐渐出现,如MSRA手势数据集、CHALET(Cornell Hand Activity through Language and Embodied Transfer)数据集等,这些数据集覆盖了更多的手势类型、更复杂的背景以及不同的光照条件,为手势识别算法的训练和验证提供了丰富的资源。 然而,尽管手势...
在我们的暴力行为检测数据集上,我们对YOLOv5nu、YOLOv6n、YOLOv7-tiny和YOLOv8n这四种不同版本的YOLO算法进行了比较实验。通过这些实验,我们旨在评估每种模型在检测精度和鲁棒性方面的表现,度量指标包括F1-Score和mAP(平均精确度均值)。 根据实验结果,YOLOv6n在mAP指标上表现最佳,达到了0.951,这意味着它在不同的...
如果与最先进的YOLOR-CSP相比,YOLOv7的参数少了43%,计算量少了15%,而AP却高了0.4%。在微小模型的性能上,与YOLOv4-tiny-31相比,YOLOv7tiny减少了39%的参数量和49%的计算量,但保持了相同的AP。在云端GPU模型上,我们的模型在减少19%的参数量和33%的计算量的同时,仍然可以有更高的AP。
这里我们开始训练和测试自己的数据集,在cmd终端或pycharm中运行run_train_model.py进行训练,以下是训练过程中的结果截图。YOLOv8的损失函数是其性能的关键部分,它指导模型学习如何准确地检测和分类对象。YOLOv8损失函数通常由以下几部分组成: 以下表格详细介绍了YOLOv8模型训练中使用的一些重要超参数及其设置: ...
如数据集分布图所示,我们包含了从小型轿车(tiny car)到特种车辆(special car)等多个类别,其中中型车(mid car)和大型货车(big truck)的实例数量最多,这反映了它们在实际道路交通中的普遍性。特种车辆虽然样本量较少,但其包含在数据集中对模型的适应性和灵活性至关重要。
对比不同模型来看,yolov8相较yolov5和yolov7在准确率方面确实有一定的提升(仅限于大模型l/x),在本文使用的数据集上提升大概在1个点左右;而小模型(n/s)其实差距不大,甚至yolov7-tiny远低于正常水平(不知道是否是训练的时候出问题了,后续需要再测一下),这是我没有想到的; 需要根据实际情况挑选自己的模型,...
由于 YOLOv7-tiny 是一个面向边缘 GPU 的架构,它会使用leaky ReLU 作为激活函数。 至于其他模型,我们使用 SiLU 作为激活函数。 我们将在附录中详细描述每个模型的比例因子。 精读 数据集:COCO 数据集 预训练模型: 无,从0开始训练 不同GPU和对应模型: 边缘GPU:YOLOv7-tiny 普通GPU:YOLOv7 云GPU的基本模型:...
所有YOLOv7变体都使用SiLU激活函数(YOLOv7-tiny中除外,那里使用LeakyReLU),在标签分配中引入了YOLOX中的SimOTA策略[74],马赛克、混合和左右翻转增强,梯度累积,自动混合精度训练,推理时半精度,以及后处理中的NMS。 除了2D目标检测,YOLOv7还被扩展以支持姿态估计和实例分割,并提供了一个 Anchor-Free 点变体YOLOv7-...