Yolov5目标检测训练模型学习总结 一.YOLOv5介绍 YOLOv5是一系列在 COCO 数据集上预训练的对象检测架构和模型,代表Ultralytics 对未来视觉 AI 方法的开源研究,结合了在数千小时的研究和开发中获得的经验教训和最佳实践. 下面是YOLOv5的具体表现: 我们可以看到上面图像中,除了灰色折线为EfficientDet模型,剩余的四种都是YOLOv5系列的不同网络模型. 其中5s是最小的网络模型,5x是最大的网络模型,而5m与5l则介于两者之间. 相应地,5s的精度小模型

YOLOv5训练自定义数据 一.开始之前的准备工作 克隆 repo 并在Python>=3.6.0环境中安装requirements.txt,包括PyTorch>=1.7.模型和数据集会从最新的 YOLOv5版本中自动下载. git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 cd yolov5 pip install -r requirements.txt 二.训练自定义数据 2.1 创建my_dataset.yaml COCO128是一个示例小教

yolov5训练自定义数据 step1:参考文献及代码 博客 https://blog.csdn.net/weixin_41868104/article/details/107339535 github代码 https://github.com/DataXujing/YOLO-v5 官方代码 https://github.com/ultralytics/yolov5 官方教程 https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data

tflearn 中文汉字识别,训练后模型存为pb给TensorFlow使用. 数据目录在data,data下放了汉字识别图片: data$ ls0  1  10  11  12  13  14  15  16  2  3  4  5  6  7  8  9 datag$ ls 0xxx.png yyy.png .... 代码: 如果将get model里的模型层数加非常深,训练时候很可能不会收敛,精度一直停留下1%以内. # -*- coding: utf-8 -*- from __future

GitHub上YOLOv5开源代码的训练数据定义 代码地址:https://github.com/ultralytics/YOLOv5 训练数据定义地址:https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data YOLOv5训练自定义数据 本指南说明了如何使用YOLOv5 训练自己的自定义数据集. 开始之前 copy此仓库,下载教程数据集,并安装requirements.txt依赖项,包括Python> = 3.7和PyTorch>

https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 具体安装及使用可以参考官方文档https://github.com/pjreddie/darknet https://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/77554288#comments     q强烈推荐阅读,系统学习深度学习(三十二)--YOLO v1,v2,v3 并且还有很多其他比较好的文章http://blog.csdn.net/u012235274/article/

引自:https://blog.csdn.net/huobanjishijian/article/details/76212214 原文:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract/wiki/TrainingTesseract-4.00 tesseract 4.0之后开始使用机器学习来进行字符识别,其训练模型的方法与以前的版本有所不同,现将其官网的手册翻译如下 (未完成)   一.引言 Tesseract 4.0中包含了一个新的基于神经元网络的识别引擎,

1. 预加载数据 Preloaded data # coding: utf-8 import tensorflow as tf # 设计Graph x1 = tf.constant([2, 3, 4]) x2 = tf.constant([4, 0, 1]) y = tf.add(x1, x2) with tf.Session() as sess: print sess.run(y) # output: # [6 3 5] 预加载数据方式是将训练数据直接内嵌到tf的图中,需要提前将数据加载到内存

引言 之前一段时间在参与语义分割的项目,最近有时间了,正好把这段时间的所学总结一下. 在代码上,语义分割的框架会比目标检测简单很多,但其中也涉及了很多细节.在这篇文章中,我以PSPNet为例,解读一下语义分割框架的代码.搞清楚一个框架后,再看别人的框架都是大同小异. 工程来自https://github.com/speedinghzl/pytorch-segmentation-toolbox 框架中一个非常重要的部分是evaluate.py,即测试阶段.但由于篇幅较长,我将另开一篇来阐述测试过程

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/265 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末

原文链接:http://m.blog.csdn.net/article/details?id=49591213 1. 前言 在学习深度学习的过程中,主要参考了四份资料: 台湾大学的机器学习技法公开课: Andrew NG的深度学习教程: Li feifei的CNN教程: caffe官网的教程: 对比过这几份资料,突然间产生一个困惑:台大和Andrew的教程中用了很大的篇幅介绍了无监督的自编码神经网络,但在Li feifei的教程和caffe的实现中几乎没有涉及.当时一直搞不清这种现象的原因,直到

最近在做报表统计,跑hadoop任务. 之前也跑过map/reduce但是数据量不大,遇到某些map/reduce执行时间特别长的问题. 执行时间长有几种可能性: 1. 单个map/reduce任务处理的任务大. 需要注意每个任务的数据处理量大小不至于偏差太大.可以切割部分大文件. 2. map数量过多, reduce拉取各方数据慢 这种情况,可以在中间加一轮map过程A. 即map -> mapA - > reduce,来减少reduce拉取数据的源头的个数. 3. 遇到了执行慢节点 had

看了几天word2vec的理论,终于是懂了一些.理论部分我推荐以下几篇教程,有博客也有视频: 1.<word2vec中的数学原理>:http://www.cnblogs.com/peghoty/p/3857839.html 2.刘建平:word2vec原理:https://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html 3.吴恩达:<序列模型:自然语言处理与词嵌入> 理论看完了就要实战了,通过实战能加深对word2vec的理解.目前用word2vec算法

题注: 在win10下训练实在是有太多坑了,在此感谢网上的前辈和大神,虽然有的还会把你引向另一个坑~~. 最近,用faster rcnn跑一些自己的数据,数据集为某遥感图像数据集——RSOD,标注格式跟pascal_voc差不多,但由于是学生团队标注,中间有一些标注错误,也为后面训练埋了很多坑.下面是用自己的数据集跑时遇到的一些问题,一定一定要注意:在确定程序完全调通前,务必把迭代次数设一个较小的值(比如100),节省调试时间. 错误目录: 1 ./tools/train_faster_rcnn

http://m.blog.csdn.net/article/details?id=49591213 1. 前言 在学习深度学习的过程中,主要参考了四份资料: 台湾大学的机器学习技法公开课: Andrew NG的深度学习教程: Li feifei的CNN教程: caffe官网的教程: 对比过这几份资料,突然间产生一个困惑:台大和Andrew的教程中用了很大的篇幅介绍了无监督的自编码神经网络,但在Li feifei的教程和caffe的实现中几乎没有涉及.当时一直搞不清这种现象的原因,直到翻阅了深度

继看完 贺完结!CS231n官方笔记 上一次已经成功跑起caffe自带的例程,mnist和cifar10 但是终归用的是里面写好的脚本,于是打算训练自己的img 〇.目标 准备好food图片3类(出于数据安全考虑,使用food101公开数据集) 每一类都是没有resize的1000张图片 现在的任务就是: 将这三类food分类 通过这个小任务应该可以熟练caffe使用 小问题列表: (1)这个后面的数字只要不一样就行了吧,用于表示类别? 答:ML中类别都是用数字表示的,而且必须是连续的,这是so

你可以从系统 /tmp 文件夹获取,名字是什么 caffe.ubuntu.username.log.INFO.....之类 =============================================================================================================== caffe在训练的时候不仅会保存当前模型的参数(也就是caffemodel)文件,也会把训练到当前状态信息全部保存下来,这个文件就是solverstat

0.深入理解GPU训练加速原理 我们都知道用GPU可以加速神经神经网络训练(相较于CPU),具体的速度对比可以参看我之前写的速度对比博文: [深度应用]·主流深度学习硬件速度对比(CPU,GPU,TPU) GPU是如何加速的呢? 我打算从两个方面来解答: 单个GPU较于CPU加速: 在训练网络中,其实大量的运算资源都消耗在了数值计算上面,大部分网络训练的过程都是1.计算loss,2.根据loss求梯度,3.再根据梯度更新参数(梯度下降原理).无论在GPU还是CPU中,都是不断重复123步.但是由

''' Created on 2017年5月23日 @author: weizhen ''' import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # minist_inference中定义的常量和前向传播的函数不需要改变, # 因为前向传播已经通过tf.variable_scope实现了计算节点按照网络结构的划分 import mnist_inference fr

darknet本来最开始学的是https://github.com/pjreddie/darknet yolo3作者自己开发的,但是它很久不更新了而且mAP值不好观察,于是另外有个https://github.com/AlexeyAB/darknet fork了它,然后在它上面给出了更精彩的实现,比如支持windows,还有改了一些bug,以及最重要支持训练时候mAP图形化观察 我的远程服务器操作系统是Linux 1. git clone https://github.com/AlexeyAB/