Advertisement

深度学习与目标检测结合：使用YOLOX训练自定义数据集并进行剪枝以实现轻量化

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目探索了将深度学习技术应用于目标检测任务的方法，基于YOLOX框架训练个性化数据集，并通过模型剪枝优化来达到计算资源需求低且性能优秀的轻量化目标检测模型。 采用PyTorch深度学习环境，并使用YOLOX进行目标检测任务，支持模型剪枝功能。主要特性包括： 1. 支持训练自定义数据集。 2. 具备图像推理能力。 3. 可以对视频进行推理处理。 4. 提供mAP测试工具以便评估模型性能。 5. 支持在任意层执行剪枝操作，优化网络结构和计算效率。 6. 能够加载并运行多种预训练模型或自定义架构。 此外，项目内附带详细的readme文件指导用户快速上手。代码经过充分验证与测试，在多个研究场景中被广泛采用。适用于研究人员、研究生以及深度学习爱好者等群体使用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 深度学习与目标检测结合：使用YOLOX训练自定义数据集并进行剪枝以实现轻量化
    优质
    本项目探索了将深度学习技术应用于目标检测任务的方法，基于YOLOX框架训练个性化数据集，并通过模型剪枝优化来达到计算资源需求低且性能优秀的轻量化目标检测模型。 采用PyTorch深度学习环境，并使用YOLOX进行目标检测任务，支持模型剪枝功能。主要特性包括： 1. 支持训练自定义数据集。 2. 具备图像推理能力。 3. 可以对视频进行推理处理。 4. 提供mAP测试工具以便评估模型性能。 5. 支持在任意层执行剪枝操作，优化网络结构和计算效率。 6. 能够加载并运行多种预训练模型或自定义架构。 此外，项目内附带详细的readme文件指导用户快速上手。代码经过充分验证与测试，在多个研究场景中被广泛采用。适用于研究人员、研究生以及深度学习爱好者等群体使用。
     
  • 深度学习与目标检测：利用自备数据集、YOLOX及模型剪枝实现轻量化训练
    优质
    本研究探讨了基于自备数据集和YOLOX框架进行目标检测的方法，并通过模型剪枝技术优化，实现了模型的轻量化训练。 采用PyTorch深度学习环境，目标检测框架为YOLOX，并支持模型剪枝功能。主要功能包括： 1. 支持训练自定义数据集。 2. 具备图像推理能力。 3. 可进行视频推理操作。 4. 提供mAP测试功能。 5. 支持对任意层的剪枝操作。 6. 适用于多种模型架构的应用场景。 7. 包含微调训练支持，并附带readme文件，便于快速上手。 代码成熟且经过多人验证，适合研究人员、研究生和大学生等深度学习研究者使用。
     
  • 使用Yolov5进行目标检测并训练自定义数据集
    优质
    本项目采用YOLOv5框架，致力于实现高效精准的目标检测任务，并通过训练特定领域的自定义数据集，提升模型在实际应用场景中的适应性和性能。 Yolov5实现目标检测包括整个训练流程的亲测步骤。在代码配置好所需的cuda、torch等环境后，可以直接运行，或者按照训练流程重新训练和测试自己的数据集，包教会。
     
  • YOLOv4目标检测实战：利用自定义数据集进行训练
    优质
    本教程详细讲解如何使用YOLOv4算法，并基于自定义的数据集实现高效的物体检测模型训练。适合对计算机视觉感兴趣的开发者和研究者学习实践。 课程演示环境为Ubuntu系统。对于希望在Windows环境下学习YOLOv4的同学，请参考《Windows版YOLOv4目标检测实战：训练自己的数据集》。 与前一代的YOLOv3相比，新的YOLOv4版本将精度（AP）提升了10%，同时每秒帧率（FPS）提高了12%。作为基于深度学习的端到端实时目标检测方法，本课程详细指导如何使用labelImg进行标注，并利用YOLOv4训练个性化数据集。 此课程包括两个项目实践：单一对象识别任务如足球的目标定位以及多对象同时识别的任务例如在同一个场景中对足球和梅西的同时追踪。演示将基于AlexAB/darknet版本的YOLOv4，讲解如何安装、标定个人的数据集，并进行相应配置文件修改以适应训练需求。 课程内容还包括数据整理方法、模型测试技巧及性能评估（mAP计算与PR曲线绘制），以及先验框聚类分析。此外还将分享一些提高目标检测准确性的实用建议和策略。
     
  • 自制标定的深度学习目标检测与识别算法训练数据集
    优质
    本研究专注于开发和应用自定义标注的数据集来优化深度学习中的目标检测与识别算法，旨在提高模型在特定任务上的准确性和效率。 我制作了一个数据集用于无人机巡检环境下的目标检测与识别任务。该数据集包含1052张图片，并分为四类：树木、电力塔架、四旋翼和房屋。数据集严格按照VOC2007格式进行标注，可以直接应用于深度学习的目标检测算法（如Faster R-CNN 和 YOLO）的训练中。这是第二部分的数据集，包含后552张图片，前一部分会单独上传。
     
  • 在MATLAB 2017b中进行深度学习以训练自定义图像集
    优质
    本教程详细介绍如何使用MATLAB 2017b版本进行深度学习，专注于训练用户自定义的图像数据集。通过实践指导帮助初学者掌握相关技术与工具。 包含四类原始图像。需要更改路径以便直接使用。将图像数据和标签转换成MATLAB可以直接使用的.mat文件。
     
  • 目标检测数据集制作-使用LabelImg工具自定义深度学习标注数据集
    优质
    本教程详解如何利用LabelImg工具创建和定制深度学习的目标检测数据集，涵盖从基础操作到高级技巧的应用。 LabelImg的安装教程如下： 1. 首先需要确保电脑上已安装Python环境。 2. 打开命令行工具（如Windows下的CMD或PowerShell，Linux/MacOS下的Terminal）。 3. 在命令行中输入`git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git`来克隆LabelImg的代码仓库到本地电脑上。 4. 进入克隆下来的文件夹内，使用命令`cd labelImg`进入该目录。 5. 安装依赖项：运行命令`pip install -r requirements.txt`以安装所需的Python库。 6. 接下来需要配置Qt和PyQt。根据操作系统选择合适的版本进行下载并按照指示完成安装过程。 7. 在labelImg文件夹内找到“labelImg.py”这个脚本，双击它或在终端中运行`python labelImg.py`来启动LabelImg程序。 以上步骤可以帮助用户顺利完成LabelImg的安装与配置工作。
     
  • 使用OpenCV级联分类器轻松训练自定义目标检测数据集[项目文件]
    优质
    本项目提供了一个教程和工具包，帮助用户利用OpenCV级联分类器技术简便地创建并训练针对特定对象的定制化目标识别模型。通过提供的项目文件，学习者能够掌握如何准备训练数据、调整参数以及优化模型性能，从而实现高效的目标检测应用开发。 告别繁琐步骤，使用Python脚本一键训练自己的目标检测数据集，只需点击一次即可完成。
     
  • 用于行人Person目标检测的XML格式深度学习训练数据集
    优质
    本数据集包含以XML格式标注的大量行人图像，旨在支持Person目标检测任务的深度学习模型训练与验证。 打包文件夹包含JPEGImages文件夹下的行人（person）图片以及Annotations文件中的xml标签。这些xml标签记录了行人图片中person的检测框坐标位置信息，使用该数据集可以继续进行目标检测的深度学习训练。
     
  • 使用realsense深度相机结合yolov5进行目标检测并测量距离.zip
    优质
    本项目采用RealSense深度相机与YOLOv5算法相结合，实现精准的目标检测及实时距离测量。适用于机器人视觉、自动驾驶等场景。 1. 利用Realsense深度相机实现Yolov5目标检测的同时测出距离。 2. 可以将其他版本的YOLO v5应用到此项目中，因为我只更改了detect.py为realsensedetect.py。 3. 运行代码的方式是：python realsensedetect.py。