处理层是系统的基础,它由 YOLOv8Detector 类实现,负责处理所有与图像识别相关的任务。这个类使用预训练的YOLOv8模型来执行对象检测,能够识别并定位图像中的暴力行为。YOLOv8Detector 封装了预处理、推理和后处理等步骤,使得从输入图像到最终检测结果的转换既高效又准确。 界面层是用户与系统交互的接口,它基于 PySide6 ...
model = YOLO(abs_path('./weights/yolov8n.pt'), task='detect') # 加载预训练的YOLOv8模型 results2 = model.train( # 开始训练模型 data=data_path, # 指定训练数据的配置文件路径 device='cpu', # 指定使用CPU进行训练 workers=workers, # 指定使用2个工作进程加载数据 imgsz=640, # 指定输入图像...
model=YOLO(abs_path('./weights/yolov5nu.pt',path_type='current'),task='detect')# 加载预训练的YOLOv8模型 # model=YOLO('./weights/yolov5.yaml',task='detect').load('./weights/yolov5nu.pt')# 加载预训练的YOLOv8模型 # Training.results=model.train(# 开始训练模型 data=data_path,# 指定...
# 指定使用2个工作进程加载数据 imgsz=640, # 指定输入图像的大小为640x640 epochs=120, # 指定训练100个epoch batch=batch, # 指定每个批次的大小为8 name='train_v5_' + data_name # 指定训练任务的名称 ) model = YOLO(abs_path('./weights/yolov8n.pt'), task='detect') # 加载预训练的YOLOv...
('./weights/yolov8n.pt'),task='detect')# 加载预训练的YOLOv8模型results2=model.train(# 开始训练模型data=data_path,# 指定训练数据的配置文件路径device=device,# 自动选择进行训练workers=workers,# 指定使用2个工作进程加载数据imgsz=640,# 指定输入图像的大小为640x640epochs=120,# 指定训练100个epoch...
fromultralyticsimportYOLOmodel=YOLO('./weights/yolov8s.pt',task='detect') 接着开始训练模型。其中指定了训练数据的配置文件路径,使用GPU进行训练,使用2个工作进程加载数据,输入图像的大小为640x640,训练100个epoch,每个批次的大小为8。 results2=model.train(data=data_path,device='0',workers=workers,imgs...
Detect层是最终的检测层,负责输出检测结果。 二、模型结构图 这张图是 YOLOv8(You Only Look Once version 8)目标检测模型的结构图。它展示了模型的三个主要部分:Backbone(主干网络)、Neck(颈部网络)和 Head(头部网络),以及它们的子模块和连接方式。
task=detect #执行对象检测任务 mode=predict #执行预测或者训练 model=yolov8n.pt #使用哪个模型进行预测或者训练 source="images" #检测的文件名，或者一个文件夹 name=yolov8x_det #保存的文件名，或者一个文件夹 检测完成后，会自动保存结果到指定的文件夹中，我们可以使用一个脚本来进行图片的显示。def ...
"WorldDetect", "ImagePoolingAttn", "ContrastiveHead", "BNContrastiveHead", "RepNCSPELAN4", "ADown", "SPPELAN", "CBFuse", "CBLinear", "Silence", "ScConv",#all中加入引用 ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. ...
from ultralytics import YOLO model = YOLO('./weights/yolov8s.pt', task='detect') 接着开始训练模型。其中指定了训练数据的配置文件路径,使用GPU进行训练,使用2个工作进程加载数据,输入图像的大小为640x640,训练100个epoch,每个批次的大小为8。 results2 = model.train( data=data_path, device='0', w...