YOLOv8-Grad-CAM插件的使用非常简单,只需在YOLOv8的预测代码中加入几行代码即可。首先,你需要安装YOLOv8-Grad-CAM插件,可以通过pip命令进行安装: pip install yolov8-gradcam 然后,在YOLOv8的预测代码中引入YOLOv8-Grad-CAM插件,并在预测完成后调用generate_heatmap函数生成热力图。下面是一个简单的示例代码: import...
安装YOLOV8-gradcam库:你可以通过pip安装或者从GitHub上克隆源代码。 加载你的YOLOv8模型和相关数据。 在训练或推理阶段,将YOLOV8-gradcam模块集成到你的模型中。这通常涉及到在模型的最后一层卷积层之前插入一个Grad-CAM模块。 在推理后,你可以使用YOLOV8-gradcam提供的函数来生成热力图。这些热力图将显示模型对于...
安装环境 在进行热力图计算前,我们需要先安装好需要的环境ultralytics与grad-cam,命令如下: pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip install grad-cam -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 完整源码 新建一个YOLOv8HeatMap.py文件,写入如下代码。然后放入YOLOv8源码...
安装步骤 克隆仓库 git clone code cd yolov8-gradcam 1. 2. 创建虚拟环境(推荐) conda create -n yolov8-gradcam python=3.8 conda activate yolov8-gradcam 1. 2. 安装依赖 pip install torch==2.1.1+cu118 torchvision==0.16.1+cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html pip i...
安装环境 在进行热力图计算前,我们需要先安装好需要的环境ultralytics与grad-cam,命令如下: pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip install grad-cam -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 1. 2. 完整源码 ...
安装依赖bash pip install timm==0.9.8 thop efficientnet_pytorch==0.7.1 einops grad-cam==1.4.8 dill==0.3.6 albumentations==1.3.1 pytorch_wavelets==1.3.0安装ultralyticsbash pip install ultralytics测试测试yolo命令推理目前YOLO可在不依赖Python环境的情况下,终端使用yolo单行命令实现全部功能,详见:https...
classDFL(nn.Module):# Integral module of Distribution Focal Loss (DFL) proposed in Generalized Focal Lossdef__init__(self, c1=16):super().__init__()self.conv = nn.Conv2d(c1,1,1, bias=False).requires_grad_(False)x = torch.arange(c1, dtype=torch.float)self.conv.weight.data[:] ...
torch.set_grad_enabled(False) ct.set_core_number(4) trace_input= torch.randn((1, 3, 640, 640), dtype=torch.float) input_mlu_data=trace_input.type(torch.HalfTensor).to(ct.mlu_device()) quantized_net= torch.jit.trace(quantized_net, input_mlu_data, check_trace =False) ...
从上面可以看出,YOLOv8 主要参考了最近提出的诸如 YOLOX、YOLOv6、YOLOv7 和 PPYOLOE 等算法的相关设计,本身的创新点不多,偏向工程实践,主推的还是 ultralytics 这个框架本身。
2023.1.17 更新 yolov8-grad-cam热力图可视化链接 2023.1.20 更新 YOLOV8改进-添加EIoU,SIoU,AlphaIoU,FocalEIoU 链接 2023.1.30 更新 如果你需要修改或者改进yolov8的代码 务必请看这个视频链接 因为修改代码需要用另外一种方式去使用yolov8,不可以把yolov8的代码装到python环境里面。 并支持同时使用yaml初始化模型...