此外,您还可以更换自己训练的yolov5/v8模型,自定义自己数据的进行检测。由于yolov5和yolov8网络模型结构本质区别不大,改进优化也基本一致,这里以yolov8为主要内容进行详细介绍,可参考博客:yolov5和yolov8的区别。 项目对所有模型进行了多种优化,加入了CABM、ECA、SE等注意力机制,改进了可变形深度卷积层DCN,同时用Dy...
5. 训练模型 使用以下命令训练YOLOv8模型: bash深色版本 python train.py --data ./safety_belt_dataset/data.yaml --img 640 --batch 16 --epochs 100 --name yolov8_safety_belt --weights yolov8n.pt 6. 可视化代码 6.1 训练过程中的可视化 在训练过程中,YOLOv8会自动保存中间结果,并在训练完成后生成...
此外,您还可以更换自己训练的yolov5/v8模型,自定义自己数据的进行检测。由于yolov5和yolov8网络模型结构本质区别不大,改进优化也基本一致,这里以yolov5为主要内容进行详细介绍,可参考博客:yolov5和yolov8的区别。 项目对所有模型进行了多种优化,加入了CABM、ECA、SE等注意力机制,改进了可变形深度卷积层DCN、DSC,...