Loss 计算过程包括 2 个部分: 正负样本分配策略和 Loss 计算。 现代目标检测器大部分都会在正负样本分配策略上面做文章,典型的如 YOLOX 的 simOTA、TOOD 的 TaskAlignedAssigner 和 RTMDet 的 DynamicSoftLabelAssigner,这类 Assigner 大都是动态分配策略,而 YOLOv5 采用的依然是静态分配策略。考虑到动态分配策略的...
1.将VOC数据集VOCdevkit文件夹放入scripts/文件夹下 2.执行 voc_label.py 程序执行完毕会生成如下txt.文件 多个文件的合并可用cat命令 cat 2007_train.txt 2007_val.txt 2012_train.txt 2012_val.txt > train.txt 1. 在VOCdevkit的2007和2012对应文件夹下会生成label文件夹 label格式如下 3.修改cfg/voc.data...
遍历batch 中的每张图,采用 score_thr 进行阈值过滤。在这过程中还需要考虑 multi_label 和 nms_pre,确保过滤后的检测框数目不会多于 nms_pre。 (5) 还原到原图尺度和 nms 基于前处理过程,将剩下的检测框还原到网络输出前的原图尺度,然后进行 nms 即可。最终输出的检测框不能多于 max_per_img。 有一个特别...
在这过程中还需要考虑 multi_label 和 nms_pre,确保过滤后的检测框数目不会多于 nms_pre。(5) 还原到原图尺度和 nms 基于前处理过程,将剩下的检测框还原到网络输出前的原图尺度,然后进行 nms 即可。最终输出的检测框不能多于 max_per_img。有一个特别注意的点:YOLOv5 中采用的 Batch shape 推理策略,在 ...
label-smoothing: 标签平滑度,即指定标签平滑度的 epsilon 值。 patience: EarlyStopping模型训练的耐心周期数,即指定在多少个周期内没有提高性能后停止训练。 freeze: 冻结层,即指定要冻结的层。 save-period: 每 x 个周期保存一次检查点,即指定是否每 x 个周期保存一次检查点(如果设置为 -1,则禁用此功能)。
2.2 通过voc_label.py得到适合yolov8训练需要的 代码语言:javascript 复制 # -*- coding: utf-8 -*- import xml.etree.ElementTree as ET import pickle import os from os import listdir, getcwd from os.path import join sets = ['train','test'] classes = ['speedlimit','crosswalk','trafficlight...
model.load_model(abs_path("weights/multi-yolov8n.pt",path_type="current"))# 加载预训练的YOLOv8模型 colors=get_cls_color(model.names)# 获取类别颜色 (3)创建主窗口 接下来,我们定义了MainWindow类,它是我们应用程序的主窗口。在这个类中,我们设置了窗口的尺寸,并初始化了一个用于显示图像的QLabel对...
model.load_model(abs_path("weights/multi-yolov8n.pt",path_type="current")) 然后,使用OpenCV读取了一个图像文件,这个图像文件作为要进行目标检测的图像输入。 img_path=abs_path("test_media/test.png")image=cv_imread(img_path) 在读取了图像文件之后,就可以使用加载的模型对图像进行预测了。下图为预测...
model.load_model(abs_path("weights/multi-yolov8n.pt", path_type="current")) 然后,使用OpenCV读取了一个图像文件,这个图像文件作为要进行目标检测的图像输入。 python img_path = abs_path("test_media/test.png")image = cv_imread(img_path) ...
multi_label (bool): If True, perform multi-label NMS. labels (list): Labels for auto-labelling. max_det (int): Maximum number of detections. nm (int): Number of masks. Returns: list: A list of filtered boxes. """ bs = prediction.shape[0] # batch size nc = prediction.shape[2]...