1)数据集的配置 在mydata文件夹下新建一个mydata.yaml文件(可以自定义命名),用来存放训练集和验证集的划分文件(train.txt和val.txt),这两个文件是通过运行voc_label.py代码生成的,然后是目标的类别数目和具体类别列表,mydata.yaml内容如下: 2) 选择一个你需要的模型 在ultralytics/models/v8/目录下是模型的...
YoloV8实战：使用Ultralytics实现Sam2的推理 YoloV8实战：数据集制作|两种高效的Labelme转Yolo脚本|适用...
本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv8训练自己的数据集,完成一个多目标检测实战项目,可检测图像和视频中的足球和梅西两个目标类别。 本课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目演示。包括:安装软件环境(Nvidia显卡驱动、cuda和cudnn)、安装YOLOv8、标注自己的数据集、准备自己的数据集(自动划分训练集和验证...
将数据集datasets复制到目录中。环境安装还是蛮容易得,直接pip install -r requirements即可。 为了便于查看,将数据集的配置文件coco128-seg.yaml和模型的配置文件yolov8-seg.yaml放在了datasets目录中。 一切源于懒,配置文件名字都懒得改。 数据集配置文件coco128-seg.yaml如下,数据集路径和类别做相应变化。 # Ultral...
40 第51集 | 使用 Ultralytics 进行自定义数据上的 YOLOv9 训练 | 工业包装数据集 08:56 第52集 | 使用本地硬件在Ultralytics HUB进行模型训练 06:17 第53集 | 使用 Ultralytics 和 FastSAM 进行目标跟踪 06:58 第54集 | Gradio 与 Ultralytics YOLOv8 集成 08:36 第55集 | 在 Ultralytics HUB...
换句话说,SAM 是一个预训练模型,旨在适应其他任务(特别是通过微调)。 例如,SAM 可以重新训练并用于仅对数据集中的人员进行分割。 人物分割是 SAM 可以执行的一项附件任务,因为它已经在包含此类对象的数据集上进行了训练 - 但不仅如此! 2、SAM 是如何训练的?
SAM概述 分割任何模型 (Segment Anything Model - SAM) 是一种突破性的图像分割模型,可实现具有实时性能的快速分割。它构成了 Segment Anything 项目的基础,该项目引入了用于图像分割的新任务、模型和数据集。SAM 被设计为可提示的,允许它将零样本转移到新的图像分布和任务。该模型在 SA-1B 数据集上进行训练,该...
训练参数说明 YOLOv8 模型的训练设置包括训练过程中使用的各种超参数和配置。这些设置会影响模型的性能、速度和准确性。关键的训练设置包括批量大小、学习率、动量和权重衰减。此外,优化器、损失函数和训练数据集组成的选择也会影响训练过程。对这些设置进行仔细的调整和实验对于优化性能至关重要。以下是官方给出了训练可...
总的来说,这个文件是Ultralytics YOLO分类模块的入口,整合了分类相关的主要功能,方便用户进行模型的训练、预测和验证。11.3 ultralytics\models\sam\modules\encoders.py以下是经过简化和注释的核心代码部分,主要包括 ImageEncoderViT 类及其关键组件。import torch import torch.nn as nn from typing import Optional,...