Advertisement

使用PyTorch在Google Colab上训练YOLOv4以适应自定义数据集

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

简介：
本项目介绍如何利用PyTorch框架，在Google Colaboratory平台上高效运行资源密集型的YOLOv4模型，并对其进行定制化训练，使之适用于特定的数据集。 你可以在上面轻松地运行如 Keras、TensorFlow 和 PyTorch 等框架；其次是入门相对简单，语法与命令行语句以及 Linux 语句相似。目前 Colab 平台的 GPU 状态信息如下图所示：原创文章3篇，获赞2次，访问量186人次。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 使用PyTorch在Google Colab上训练YOLOv4以适应自定义数据集
    优质
    本项目介绍如何利用PyTorch框架，在Google Colaboratory平台上高效运行资源密集型的YOLOv4模型，并对其进行定制化训练，使之适用于特定的数据集。 你可以在上面轻松地运行如 Keras、TensorFlow 和 PyTorch 等框架；其次是入门相对简单，语法与命令行语句以及 Linux 语句相似。目前 Colab 平台的 GPU 状态信息如下图所示：原创文章3篇，获赞2次，访问量186人次。
     
  • YOLOv5（PyTorch）实战教程：在Windows上训练自定义数据集
    优质
    本教程详细介绍如何在Windows系统下使用PyTorch框架运行和训练YOLOv5模型，涵盖从环境配置到利用自定义数据集进行训练的全过程。 YOLO系列是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法。PyTorch版的YOLOv5轻量且性能高，更加灵活便捷。本课程将详细指导如何使用labelImg标注数据，并利用YOLOv5训练自己的数据集。实战项目包括单目标检测（足球）和多目标检测（足球与梅西同时出现）。使用的YOLOv5版本为ultralytics/yolov5，在Windows系统上进行演示，涵盖安装、标注、准备数据集、配置修改、模型训练及性能评估等内容。对于希望在Ubuntu系统上演示的同学，可以参考相关课程内容。 本系列还包括其他视频课程： - YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：训练自己的数据集（Ubuntu系统） - YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：训练自己的数据集（Windows系统）
     
  • YOLOv5（PyTorch）实战教程：在Ubuntu上训练自定义数据集
    优质
    本教程详细讲解如何在Ubuntu系统中使用PyTorch框架进行YOLOv5模型训练，并指导读者完成自定义数据集的配置与应用。 YOLO系列是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法。PyTorch版的YOLOv5轻量且性能高，更加灵活和便利。 本课程将手把手地教大家使用labelImg标注并利用YOLOv5训练自己的数据集。课程实战分为两个项目：单目标检测（足球目标检测）和多目标检测（同时检测足球和梅西）。 该课程的YOLOv5基于ultralytics/yolov5，在Ubuntu系统上进行演示，包括安装、使用labelImg标注数据集、准备自己的数据集、修改配置文件以适应特定任务需求、训练模型以及测试并统计性能。对于希望在Windows系统上演示的学生，请参考相关教程。 此外，本人还推出了有关YOLOv5目标检测的系列课程，敬请期待后续视频课程发布。
     
  • 使用Yolov8训练自定义数据集
    优质
    本教程介绍如何利用YOLOv8框架进行深度学习物体检测任务，涵盖从准备自定义数据集到模型微调与评估的全过程。 训练YOLOv8需要使用自己的数据集时，可以按照以下步骤进行： 1. 准备数据集：确保你的图片文件夹结构符合要求，并且每张图片都有对应的标注文件。 2. 修改配置文件：根据实际情况调整模型的参数和设置，如学习率、迭代次数等。 3. 开始训练：运行YOLOv8提供的脚本开始训练过程。在训练过程中不断监控日志输出以确保一切正常。 4. 模型评估与优化：完成初步训练后需要对生成的结果进行测试并根据反馈调整参数重新训练，直到达到满意的精度为止。 以上就是使用YOLOv8框架自定义数据集的基本流程概述。
     
  • Yolov4-Pytorch源码：适用于自定义模型训练的代码库
    优质
    本项目提供了基于PyTorch实现的YOLOv4深度学习目标检测框架源码，便于用户进行模型定制与训练。 YOLOV4：您只看一次目标检测模型在pytorch当中的实现 2021年2月7日更新：加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的地图得到大幅度提升。 目录： - 性能情况 - 训练数据集权值文件名称测试数据集输入图片大小行动计划0.5：0.95 行动计划0.5 - VOC07 + 12 + 可可VOC-Test07，416x416 -- 89.0 - 2017年COCO火车 COCO-Val2017, 416x416, mAP: 46.1 (box), 70.2 (seg) 实现的内容： - 主干特征提取网络：DarkNet53 => CSPDarkNet53 - 特征金字塔：SPP，PAN - 训练用到的小技巧：马赛克数据增强，标签平滑，CIOU，学习率余弦逐步衰减 - 激活函数：使用Mish激活函数 所需环境： 火炬== 1.2.0 注意事项： 代码中的yolo4_we
     
  • 使用PyTorch-YOLOv3训练自定义数据集的排坑指南
    优质
    本文提供了一份详细的指南，介绍如何利用PyTorch框架下的YOLOv3模型对自定义数据集进行有效训练，并分享了一些常见的问题及解决方案。适合希望在特定场景下定制化部署物体检测系统的开发者阅读。 相比于基于darknet框架的YOLOv3，使用PyTorch实现的YOLOv3源码更易于理解且操作更为便捷。在此分享我在学习过程中遇到的问题及解决经验，希望能为初学者提供一些帮助。 1. 运行detect.py时出现RuntimeError: Invalid DISPLAY variable错误，可以通过在import matplotlib后的第22行添加plt.switch_backend(agg)来解决问题。 2. 在训练过程中如果收到UserWarning：indexing with dtype torch.uint8 is now deprecated的警告信息，则需要对相关代码进行修改以避免使用已废弃的数据类型。
     
  • 使用 Detectron-MaskRCNN 训练自定义数据集
    优质
    本教程详解如何利用Detectron2框架及Mask R-CNN模型训练针对特定任务优化的自定义数据集，涵盖从环境搭建到模型微调全过程。 使用Detectron-maskrcnn训练自己的数据集时，如果数据集采用Labelme标注的json格式，则需要按照特定步骤进行处理以确保模型能够正确读取和利用这些注释信息。具体而言，这涉及到将Labelme生成的数据转换为Detectron2支持的输入格式，并配置相应的类别映射以便于训练过程中的分类任务。
     
  • YOLOv4自训练数据集.zip
    优质
    本资源包含YOLOv4模型所需的基础训练数据集，适用于计算机视觉中的目标检测任务。下载后可直接用于模型训练或微调。 刚刚发布了YOLO V4，相信很多人都需要使用并进行训练测试。数据集的处理和获取很麻烦，我已经准备了自己的训练数据集，并且已经完成训练没有任何问题。如果需要调试源码，请随时联系我。如果有需要使用YOLO V4自己的数据集的情况也可以与我联系。
     
  • 利用pytorch-superpoint和pytorch-superglue进行自定义数据集的训练
    优质
    本项目旨在使用PyTorch框架下的SuperPoint与SuperGlue模型，针对特定视觉任务优化，并基于用户定制的数据集开展深度学习训练。通过调整模型参数及采用创新性损失函数，以提升特征匹配精度和鲁棒性，在计算机视觉领域如图像检索、物体识别等方面展现应用潜力。 SuperPoint与SuperGlue的组合可以实现基于深度学习的图像配准。官方发布的SuperPoint与SuperGlue模型均是基于COCO数据集进行训练的，这可能与业务中的实际数据存在一定的差距。因此，我们希望通过开源项目pytorch-superpoint和pytorch-superglue来训练自己的数据集，并优化pytorch-superpoint在训练过程中的诸多细节问题。本段落档将详细介绍如何使用这两个项目来进行图像配准模型的实验性训练。 训练完成后，为了部署这些模型，可以参考相关的技术文档或资源进行调整（支持将模型导出为ONNX格式以实现部署）。
     
  • 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。