Advertisement

托盘数据集与我自己训练的权重文件效果不错

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

简介：
本项目展示了使用自定义训练的权重文件在托盘数据集上取得的良好效果，旨在为相关研究和应用提供参考。 叉车托盘的数据集不多，随便制作一个很简单，但我真的不想去做。我想你也是这样的感觉吧。这个数据集可以用来训练YOLOV5进行叉车托盘的识别检测。我放了数据集在里面，并且也将训练好的权重文件一起放在里面了。当时我也在网上找过类似的资源，但没有找到合适的，所以就自己做了一个小的数据集。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 托盘数据集与我自己训练的权重文件效果不错
    优质
    本项目展示了使用自定义训练的权重文件在托盘数据集上取得的良好效果，旨在为相关研究和应用提供参考。 叉车托盘的数据集不多，随便制作一个很简单，但我真的不想去做。我想你也是这样的感觉吧。这个数据集可以用来训练YOLOV5进行叉车托盘的识别检测。我放了数据集在里面，并且也将训练好的权重文件一起放在里面了。当时我也在网上找过类似的资源，但没有找到合适的，所以就自己做了一个小的数据集。
     
  • 我自己整理的苹果采摘数据集
    优质
    该数据集由作者自行收集和整理，专注于苹果采摘的相关信息，包括但不限于苹果种类、成熟度及环境参数等详细记录，旨在促进农业自动化研究与应用。 苹果的采摘主要依赖于人工操作。当苹果成熟后，在短短几天内果园就需要大量工人进行采摘工作。然而，大多数当地农民自己在自家果园种植苹果，并且由于农业劳动力老龄化以及年轻人离开农村去城市工作的现象，导致了每年苹果收获季节时出现严重的劳力短缺问题。 为了解决这个问题，中国从2011年左右开始研究能够自动摘取苹果的机器人技术，并取得了显著的进步。然而，在实际应用中，这些机器人的性能仍然受到限制。由于果园环境复杂多变且非标准化，现有的采摘机器人难以准确识别诸如“叶遮挡”、“枝条遮挡”、“果实相互遮挡”以及各种混合障碍物等问题。 如果机器人未能根据实际情况做出正确的判断直接摘取苹果，则可能会导致水果损坏或机械臂受损等严重后果。这不仅会降低收获效率和产品质量，还会造成更大的经济损失。此外，在采摘后的分类、加工、包装及运输过程中正确识别不同种类的果实也至关重要。然而，由于许多其他水果在颜色、形状以及大小上与苹果非常相似，因此给后续鉴定工作带来了巨大挑战。
     
  • 使用YOLOv7训练自定义数据集并加载预训练权重
    优质
    本项目详细介绍如何利用先进的YOLOv7模型对特定领域的自定义数据集进行高效训练，并指导用户如何有效整合和应用预训练权重，以实现更精准的目标检测。 在使用YOLOv7训练自己的数据集时，可以加载多种预训练权重文件作为起点，包括yolov7_training.pt、yolov7x_training.pt、yolov7-w6_training.pt、yolov7-e6_training.pt和yolov7-d6_training.pt。这些不同的模型版本提供了不同程度的复杂性和性能选择，可以根据具体需求进行选用。
     
  • YOLOv5车辆行人检测及训练权重文件与数据集
    优质
    简介：本项目提供基于YOLOv5模型的车辆和行人检测解决方案，包含预训练权重、优化的数据集及相关代码，适用于快速部署和二次开发。 1. YOLOv5车辆行人检测模型附带各种训练曲线图，并可通过tensorboard打开训练日志文件，mAP值达到90%左右。 2. 该资源包含一个用于车辆行人检测的数据集，标签格式包括VOC和YOLO两种类型。数据集中的人、车类别名称分别为person和car，图像数量约为1万张。 3. 数据集与模型的详细信息可在相关博客文章中找到。
     
  • YoloV4在COCO数据集上的预训练权重
    优质
    这段简介可以描述为：“YoloV4在COCO数据集上的预训练权重”指的是基于COCO大规模物体检测数据集对YOLOv4模型进行预先训练后得到的参数，可用于各种目标检测任务中以加快收敛速度和提高准确性。 在YoloV4网络下使用COCO数据集的预训练权重文件可以达到很高的准确率，并且适合作为迁移学习中的初始权重文件，能够节省大量训练时间。
     
  • Inception_v1预训练权重文件
    优质
    Inception_v1预训练权重文件是Google开发的一种深度卷积神经网络模型的第一个版本，在图像识别任务中表现出色。该模型通过预训练的权重文件加速新项目的训练过程，提升准确率。 当神经网络包含大量参数时，它们表现最佳，并能够作为强大的函数逼近器。然而，这也意味着需要对大规模的数据集进行训练。鉴于从头开始训练模型可能是一个计算密集型的过程，耗时几天甚至几周，因此这里提供了多种预先训练好的模型供下载使用。