YOLOv5s:小型模型,适合在CPU上进行推断。 YOLOv5m:中等大小的模型,是速度和准确性之间的平衡点,适用于许多数据集和训练任务。 YOLOv5l:大型模型,适用于需要检测较小物体的数据集。 YOLOv5x:最大的模型,拥有最高的mAP指标,但相对较慢,参数数量为86.7百万。 使用YOLOv5进行自定义目标检测训练的方法如下: 准备数据...
以下是使用YOLO预训练模型进行推理的示例代码: python深色版本 1import torch 2import cv2 3import numpy as np 4from pathlib import Path 5 6# 数据集路径 7dataset_path = 'path/to/excavator_detection_dataset/' 8subset = 'test' # 可以选择 'train' 或 'val' 9 10# 加载预训练模型 11weights_path...
安全锥目标检测数据集 在这里插入图片描述 6000张 -YOLO格式 直接用于YOLO系列目标检测算法模型训练 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 目前,YOLO系列的目标检测算法最高版本是YOLOv8。虽然你提到的是“YOLOv11”,我假设你可能是想使用最新的YOLOv8进行训练。以下是详细的步骤和代码示例,帮助你使用YOLOv8进行安全...
这个车辆碰撞数据集是一个专门为交通事故检测设计的数据集,适用于训练和评估YOLO系列目标检测模型。数据集包含了大量的标注图片,涵盖了不同类型的车辆碰撞情况,并且已经按照训练、验证和测试集进行了划分。 数据集细节 总图片数量: 11780张 训练集: 9758张 验证集: 1347张 测试集: 675张 类别数量: 2 中度碰撞 (...