yolov5训练coco数据集的部分类别 创建容器准备yolov5环境定义需要训练的类别(coco-6.yaml)根据coco-6.yaml中保留的类别,生成新的数据集生成新数据集训练测试 在测试yolov5系列不同类别的模型在各种加速卡上的精度和性能时，我们希望得到一个准确的评估结果。因此，本文从一个COCO数据集中创建一个子集，该子集仅包含特定的类别。具体来说，它首先从源数据集中读取JSON文件，然...

Preparing Data for YOLO-World Overview For pre-training YOLO-World, we adopt several datasets as listed in the below table: Dataset Directory We put all data into the data directory, such as: ├── coco│ ...

💡💡💡本文独家改进：现将本文思想迁移到YOLOv8-pose做二次创新 ，提出了三个创新的轻量级即插即用模块：特征增强模块（FEM）、特征融合模块（FFM）和空间上下文感知模块（SCAM）   Yolov8-Pose关键点检测专栏介绍：https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12398833.html ✨✨✨手把手教你从数据标记到生成适合Yolov8-pose...

 🚀🚀🚀本文改进：使用GELAN改进架构引入到YOLOv8 🚀🚀🚀YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv 学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研； 1）手把手教你如何训练YOLOv8-seg； 2）模型创新，提升分割性能； 3）独家自研模块助力分割； 1.YOLOv9介绍  论文： ...

💡💡💡本文独家改进：YOLOV8-pose head创新，1）一种超轻量高效动态上采样DySample， 具有更少的参数、FLOPs，效果秒杀CAFFE和YOLOv8网络中的nn.Upsample；2）加入空间上下文感知模块（SCAM）进一步提升检测精度； 改进结构图如下： Yolov8-Pose关键点检测专栏介绍：https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12...

识别检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析。                                                              博主简介 AI小怪兽，YOLO骨灰级玩家，1）YOLOv5、v7、v8优化创新，轻松涨点和模型轻量化；2）目标检测、语义分割、OCR、分类等技术孵化，赋能智能制造，工业项目落地经验丰富； 原创自研系列， 2024年计算机视觉顶会创...

行为检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析。                                                              博主简介 AI小怪兽，YOLO骨灰级玩家，1）YOLOv5、v7、v8优化创新，轻松涨点和模型轻量化；2）目标检测、语义分割、OCR、分类等技术孵化，赋能智能制造，工业项目落地经验丰富； 原创自研系列， 2024年计算机视觉顶会创...

  上一节yolov8的训练已经完成了，现在要开始做模型的转换了，这里和yolov7方式相似，但是有一些差异，尤其是yolov7的不带NMS部分的输出顺序和yolov8的输出顺序与格式是有差异的。    首先还是要自己手动加入rpn_op,这里包含了filter,sort,nms部分。 我们一个一个看，首先filter.py里 要先增加个Filter的自定义层。  op_source = """ #inc...

摘要 YOLO-World模型确实是一个突破性的创新，它结合了YOLOv8框架的实时性能与开放式词汇检测的能力，为众多视觉应用提供了前所未有的解决方案。以下是对YOLO-World模型的进一步解读： 模型架构与功能 YOLO-World模型充分利用了YOLOv8框架的先进特性，并引入了开放式词汇检测功能。这一创新使得模型能够识别并检测图像中任何由描述性文本指定的物体，无需预先定义对象类别。这一功能使得Y...

yolov8导航         如果大家想要了解关于yolov8的其他任务和相关内容可以点击这个链接，我这边整理了许多其他任务的说明博文，后续也会持续更新，包括yolov8模型优化、sam等等的相关内容。 YOLOv8（附带各种任务详细说明链接） 介绍 在这篇博客中，我们将探索如何使用YOLO-SEG模型来自动进行图像中对象的抠图。YOLO-SEG是一种结合了YOLO（You Only Look Onc...