这里的模型配置文件是yolov8-seg-C2f-Faster.yaml,权重文件是yolov8s-seg.pt。程序中有注释提到,不同的模型有不同的设备要求,如果遇到设备不支持的情况,可以尝试其他模型配置文件。 最后,程序调用model.train方法开始训练模型,传入的数据配置文件路径、设备、工作进程数、输入图像大小(640x640)、训练的轮数(100个...
其中,得分图的channels中,k × k k \times kk×k分别表示的是每一个网格,C CC表示的检测对象的类别数目,1表示背景。而在偏移域中的2表示xy两个方向的偏移。也就是说,在PS RoI池化中,对于RoI的每一个网格都独自占一个通道形成一层得分图,然后其对于的偏移量占两个通道。offset fields得到的偏移是归一化后...
EMSC,EMSCP讲解 7.DCNV2,DCNV3,DyHeadWithDCNV3相关讲解 8.关于C3-XXX和C2f-XXX移植到官方yolov5.上的讲解 9.关于OREPA,REPVGGOREPA.EMSC-OREPA,EMSCP-OREPA的说明(视频中的EMSC-OREPA和EMSCP-OREPA模块经反应不稳定,已在后面 版本去除) 10.该如何看懂代码结构,以C2f-Faster-EMA为例 11. MPCA与DCNV2...
C2f_SCConv, C3_SCConv, C2f_ScConv, C3_ScConv, C3_EMSC, C3_EMSCP, C2f_EMSC, C2f_EMSCP, RCSOSA, KWConv, C2f_KW, C3_KW, DySnakeConv, C2f_DySnakeConv, C3_DySnakeConv, DCNv2, C3_DCNv2, C2f_DCNv2, DCNV3_YOLO, C3_DCNv3, C2f_DCNv3, C3_Faster, C3_Faster_EMA, ...
11. C3-XXX和C2f-XXX移植到官方YOLOv5上的讲解 C3和C2f是YOLOv5中的核心组件。如果你想将某些特性移植到官方版本上,需要仔细对比源代码,确保新特性和原有结构兼容。通常涉及修改models/yolo.py和其他相关文件。 12. OREPA, REPVGGOREPA, EMSC-OREPA, EMSCP-OREPA的说明 这些是针对特定问题设计的改进方案。由...
ConvTranspose2d, DWConvTranspose2d, C3x, RepC3, PSA, SCDown, C2fCIB, C2f_Faster, C2f_ODConv, C2f_Faster_EMA, C2f_DBB, GSConv, GSConvns, VoVGSCSP, VoVGSCSPns, VoVGSCSPC, C2f_CloAtt, C3_CloAtt, SCConv, C2f_SCConv, C3_SCConv, C2f_ScConv, C3_ScConv, C3_EMSC, C3...
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11. C3-XXX和C2f-XXX移植到官方YOLOv5上的讲解 C3和C2f是YOLOv5中的核心组件。如果你想将某些特性移植到官方版本上,需要仔细对比源代码,确保新特性和原有结构兼容。通常涉及修改models/yolo.py和其他相关文件。 12. OREPA, REPVGGOREPA, EMSC-OREPA, EMSCP-OREPA的说明 这些是针对特定问题设计的改进方案。由...
其中,得分图的channels中,k × k k \times kk×k分别表示的是每一个网格,C CC表示的检测对象的类别数目,1表示背景。而在偏移域中的2表示xy两个方向的偏移。也就是说,在PS RoI池化中,对于RoI的每一个网格都独自占一个通道形成一层得分图,然后其对于的偏移量占两个通道。offset fields得到的偏移是归一化后...