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PyTorch入门项目详解：线性回归、垃圾分类、水果目标检测及SSD

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简介：
本教程深入浅出地讲解了使用PyTorch进行机器学习和深度学习的基础知识与实践技巧，通过线性回归预测、图像分类、水果识别等具体项目示范其应用。适合初学者快速上手。 人工智能导论大作业 Part2：练手小项目 线性回归和Resnet34 Part3：图片分类 基于CNN的垃圾分类 基于Resnet34的垃圾分类 Part4：目标检测 基于SSD的水果检测 其中： 数据集：fruit-detection (VOC格式) 当前训练checkpoint已删除，需重新下载vgg16预训练模型并重新进行训练。 步骤说明： Step1: 运行 python creat_txt.py Step2: 运行 python creat_data_list.py （注意修改 checkpoint 的保存读取路径） Step3: 运行 python train.py Step4: 运行 python eval.py（所有图片评估） Step5: 运行 python detect.py(单张图片)

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  • PyTorch入门项目详解：线性回归、垃圾分类、水果目标检测及SSD
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    本教程深入浅出地讲解了使用PyTorch进行机器学习和深度学习的基础知识与实践技巧，通过线性回归预测、图像分类、水果识别等具体项目示范其应用。适合初学者快速上手。 人工智能导论大作业 Part2：练手小项目 线性回归和Resnet34 Part3：图片分类 基于CNN的垃圾分类 基于Resnet34的垃圾分类 Part4：目标检测 基于SSD的水果检测 其中： 数据集：fruit-detection (VOC格式) 当前训练checkpoint已删除，需重新下载vgg16预训练模型并重新进行训练。 步骤说明： Step1: 运行 python creat_txt.py Step2: 运行 python creat_data_list.py （注意修改 checkpoint 的保存读取路径） Step3: 运行 python train.py Step4: 运行 python eval.py（所有图片评估） Step5: 运行 python detect.py(单张图片)
  • 利用YOLOv5进行垃圾分类的目标检测
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    本研究采用YOLOv5算法对图像数据进行训练与测试，旨在提高垃圾分类效率和准确性。通过优化模型参数，实现了快速、精准的垃圾类别识别，为智能垃圾分类系统提供技术支持。 本项目采用YOLOv5实现垃圾分类目标检测。通过使用大量已标注的目标检测数据集进行训练，对居民生活垃圾图片中的垃圾类别及位置进行识别与定位。该项目基于PyTorch版的ultralytics/yolov5，在Windows系统上完成演示工作。 具体实施步骤包括：数据集及其格式转换、探索性数据分析（EDA）、软件环境安装配置、YOLOv5框架安装、代码修改以支持中文标签显示、训练集和测试集自动划分、调整配置文件设置，准备Weights&Biases工具用于可视化训练过程，并进行模型的训练与性能评估。
  • 《数据集》水面垃圾检测数据集《目标检测》
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    本数据集专注于水面垃圾检测，包含大量标注图片，适用于训练和评估目标检测模型在水域环境中的性能。 该数据集适用于YOLO系列（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9及更高版本）、Faster R-CNN 和 SSD 等模型的训练，包含4308张图片和对应的txt标签。此外还提供了一个yaml文件用于指定类别信息以及xml格式的标签文件。数据集已根据用途划分成训练集、验证集和测试集，可以直接使用进行YOLO系列算法的训练。
  • Keras-YOLOv3目标检测入门详解
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    本教程详细介绍了使用Keras实现YOLOv3进行目标检测的基础知识、安装步骤和实践技巧，适合初学者快速上手。 现在我能够理解网上找到的博客内容了，尽管这些文章非常详细，在几天前对我而言却难以读懂。作为新手经常会遇到各种预料之外的问题，所以我打算撰写一篇面向初学者的文章，介绍如何使用YOLO以及如何创建自己的数据集来训练模型。由于我自己也是新手，因此不会深入讲解原理部分，而是专注于操作方法的说明。 一、准备工作 1. 事件前言：简单介绍一下背景情况。我是某大学二年级的学生，在机器学习方面是完全的新手。我的操作系统为Windows10。前不久在进行一个图像识别项目的开发时接触到了YOLO v3算法，并对其产生了浓厚的兴趣，但由于当时没有适用于MATLAB的版本（听说现在已经有相关实现），所以我选择了使用Python来运行该算法。
  • 基于PyTorch的目标检测SSD项目的代码实现
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    本项目采用PyTorch框架实现了基于单发多盒探测器(SSD)的目标检测算法。通过深度学习技术，有效提升了图像中目标物体定位与识别的精度和速度。 SSD（Single Shot MultiBox Detector）是Wei Liu在2016年欧洲计算机视觉会议（ECCV）上提出的一种目标检测算法。对于输入图像大小为300x300的版本，该算法在VOC2007数据集上的准确率为72.1%mAP，并且检测速度达到了58FPS；而Faster RCNN的准确率为73.2%mAP，但仅能达到每秒7帧的速度。同样尺寸下，YOLOv1的mAP为63.4%，并且能以每秒45帧的速度运行。当输入图像大小调整到500x500时，SSD算法在VOC2007数据集上的准确率提升到了75.1%mAP。尽管后来YOLOv2已经能够与SSD相匹敌，并且YOLOv3也已超越了SSD的表现，但研究SSD仍然具有重要的价值。
  • 已标记的垃圾分类数据集，适用于目标检测
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    本数据集包含大量已分类的生活垃圾图像，旨在为机器学习模型提供训练资源，特别适合用于开发和测试垃圾分类的目标检测算法。 垃圾分类数据集包含1万多个样本，适用于Yolov5目标检测模型，并以VOC格式和txt格式提供。
  • SpringBoot项目优化与垃圾回收器对比详解
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    本文章深入探讨了如何通过多种策略优化Spring Boot项目的性能，并详细比较了几种常见的Java垃圾回收器，为开发者提供了实用的指导和建议。 SpringBoot项目调优是一个重要的过程，它有助于改善应用程序的性能及资源利用效率。对于SpringBoot项目而言，通常需要调整配置参数、优化依赖管理、数据库交互以及内存管理等方面来实现这些目标。 在外部Tomcat启动时可能会出现加载两次的情况，这通常是由于SpringBoot应用上下文被初始化了两次所导致的问题，从而造成不必要的资源消耗。默认情况下，Spring Boot会将Web应用程序部署在其内部的Servlet容器中（例如Tomcat）。如果同时启用了外部和内嵌的Servlet容器，则可能导致上述问题。 为了避免启动两次的情况发生，可以通过关闭内嵌的Servlet容器来解决这一问题。一种方法是在主类上使用@ServletComponentScan注解，并排除掉不必要的扫描路径；另一种方式是通过修改启动类中的main方法确保仅在需要时启用内部容器。 关于垃圾回收器的选择，Java虚拟机提供了多种选项以满足不同的应用需求。主要的职责在于识别不再使用的对象并释放分配给它们的空间。常见的垃圾回收器包括Serial GC、Parallel GC（也称为吞吐量收集器）、CMS GC、G1 Garbage Collector和ZGC等。 - Serial GC：这是一个单线程的垃圾回收器，用于内存回收时会暂停其他所有线程，适用于单核处理器或小规模数据的应用程序。 - Parallel GC：多线程版本的垃圾回收器，旨在提高吞吐量（即应用程序运行时间与垃圾收集时间的比例）。它适合于配备多个CPU和大容量内存环境中的应用，通过并行执行来提升效率。 - CMS GC：主要用于减少应用程序停顿的时间。适用于需要高响应性的应用场景中使用，尽量使在进行回收期间的应用程序暂停最小化。 - G1 Garbage Collector：为那些既需保持高水平吞吐量又受限于有限内存空间的应用而设计的解决方案。G1将堆内存划分为多个区域，并能并发地执行垃圾收集操作以更好地控制停顿时间。 - ZGC：这是一种可扩展性高且延迟低的垃圾回收器，适用于具有大量内存并且需要同时保持高性能和低延迟的应用场景。 选择最合适的垃圾回收器通常取决于应用程序的具体特点与需求。例如，在对响应速度有严格要求的情况下可能会倾向于使用CMS或G1 GC；而对于那些处理能力强大但受制于有限内存空间的应用，则可以考虑Parallel GC作为备选方案之一；而在面对大规模堆内存和高性能需求时，ZGC可能是一个更佳的选择。 除了垃圾回收器选择之外，在实际项目调优过程中还可能需要通过调整JVM参数来影响其行为。例如设置初始及最大堆大小、年轻代与老年代的比例等配置项或特定于某类收集器的特性以进一步优化性能表现。 总之，SpringBoot项目的调优以及合适的垃圾回收策略选择对于Java应用程序的整体性能至关重要。开发人员应根据具体的应用需求、硬件环境和预期目标来确定最佳方案，并通过不断的测试调整找到最理想的设置组合从而提高应用的表现力与稳定性。
  • 垃圾检测数据集（非垃圾分类）
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    本数据集包含了各类环境中的垃圾图像样本，旨在提供一个全面的数据资源库以支持垃圾检测算法的研究与开发。 该垃圾检测数据集包含多种目标物如垃圾袋、垃圾桶、瓶子、金属、纸张、果皮、纸团、食品包装袋、纸盒、烟头、瓶盖以及杯子等的图像样本。此数据集分为两个部分：JPEGImages和Annotations文件夹。JPEGImages中包含超过1000张路边垃圾的照片，共有2800多个标注框；每个图片都通过labelimg进行了人工标注，并且对应的xml文件存放在了Annotations文件夹内。 该数据集的图像清晰、场景广泛且精心挑选，适用于各种环境下的垃圾检测任务。它可作为模板数据集使用，在特定应用场景中只需添加少量特定场景的数据即可满足需求。这大大减少了收集和标记图片所需的时间，可以直接用于工程化应用。
  • 【目标检测数据集】垃圾分类YOLO+VOC格式8341张.zip
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    本数据集包含8341张图片，采用YOLO和VOC格式标注，适用于训练和测试垃圾分类的目标检测模型。 数据集介绍：该数据集包含各种垃圾图片分类检测的标注信息，主要针对五种不同材质类型的垃圾分类，包括纸盒类、玻璃类、金属类、纸质类以及塑料类。 数据集格式：采用VOC与YOLO两种标准格式存储。 压缩包内容： - JPEGImages文件夹中包含了8341张jpg图片。 - Annotations文件夹内有对应的xml标注文件共8341份。 - labels文件夹则存放了用于目标检测的txt文件共计8341个。 标签种类：数据集中共有5种不同的材质类型，分别为Cardboard（纸盒）、Glass（玻璃）、Metal（金属）、Paper（纸质）和Plastic（塑料），每类对应的标注框数量如下： - Cardboard 框数 = 1785 - Glass 框数 = 1601 - Metal 框数 = 1770 - Paper 框数 = 1748 - Plastic 框数 = 1911 总计标注框数量为8815个。 图片质量：所有图像均具有较高的清晰度，且未经过增强处理。