深度学习人工智能object-detectionyolo数据标注 山东某客户希望我们利用YOLOv8在遥感影像上进行大气排污烟囱检测。由于烟囱开源样本太少,我们需要自行标注数量可观的烟囱矢量数据用于模型训练。故我们编写了此文档,介绍标注需求及标注规范,并协调数据生产人员进行烟囱标注。也希望本文能够给其他有遥感数据标注需求的小伙伴们带来...
参考 [1].https://github.com/uyolo1314/ultralytics. [2].https://github.com/meituan/YOLOv6. [3].https://arxiv.org/abs/2209.02976. [4].https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection. [5].https://github.com/PaddlePaddle/PaddleYOLO. [6].https://github.com/open-mmlab/mmyolo....
特征金字塔,在多个尺度上进行目标检测以提高检测精度。 •Detection Layer:类别预测和框预测(框的表示由(cx,cy,w,h)来表示)。 •NMS:用于消除重叠的边界框并选择最佳的边界框。 CenterNet核心思想是通过检测目标的中心点来实现目标检测,而不是直接预测边界框。这种方法使得CenterNet在目标检测任务中取得了很好的性...
# 加载预训练模型 # conf 0.25 object confidence threshold for detection # iou 0.7 intersection over union (IoU) threshold for NMS model = YOLO(path, task='detect') # 检测图片 results = model(img_path) res = results[0].plot() res = cv2.resize(res,dsize=None,fx=0.5,fy=0.5,interpolatio...
() self.conf_thr = 0.3 self.iou_thr = 0.45 self.frame_interval = 0 self.model_name = "yolov8n" self.ai_task = "object_detection" self.tracker_name = "deepsort" self.init_slots() self.buttons_states("waiting_for_setting") def init_slots(self): self.radioButton_det.toggled....
# object detection modelfromultralyticsimportYOLOimportos # Use Forward Slashesdet_model = YOLO("models/best.pt") det_model_path ="models/best_openvino_model/best.xml"ifnotos.path.exists(det_model_path):det_model.export(format="openvino", dyn...
height = int(detection[3] / ratio_w) x1 = int(center_x - width / 2) y1 = int(center_y - height / 2) x2 = int(center_x + width / 2) y2 = int(center_y + height / 2) else: center_x = int((detection[0] - (w - ratio_h * origin_w) / 2) / ratio_h) ...
https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/examples/vision/detection/paddledetection 总体来说,选择合适的模型,要明确自己项目的要求和标准,精度和速度一般是最重要的两个指标,但还有模型参数量、FLOPs 计算量等也需要考虑。接下来就具体讲一讲这几个关键点。
Faster R-CNN作为一种经典的两阶段检测框架,通过区域建议网络(RPN)与CNN检测网络的结合,实现了高精度的目标检测。而DETR(Detection Transformer)则是一种端到端的目标检测框架,它通过将Transformer应用于目标检测,摒弃了传统的锚点和非极大值抑制(NMS),展现了新的可能性。
model = YOLO("runs/detect/train4/weights/best.pt")# Export modelsuccess = model.export(task="detection",format="onnx", opset=12, imgsz=640, simplify=True) 安装ncnn 首先需要确保cuda的版本是11.8。 我同时安装了12.2和11.8,默认版本配置在.bashrc文件中,之前默认的版本是12.2,所以我修改了一下: ...