YOLOV5实战：目标检测训练集（20类）

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：ZIP

简介：
\n以YOLOV5为基础的VOC目标检测数据集实战项目，完整涵盖了包括代码库、标准化数据集以及训练好的模型参数等关键要素。经过充分测试，该代码能够直接投入使用。具体涵盖火车、船只、人等各类别，共计20个分类目标。数据集划分为训练集和验证集两个部分，其中训练集（datasets-images-train）包括13700幅图片及对应标注的txt文件，而验证集部分则包含3425幅图片及相应标签文件。项目总规模约为380MB，其中包括训练所需的全部资源。整个训练过程持续了100个epoch，在runs目录下保存了所有实验结果，其中训练完成后，所有实验结果存档于runs/detect目录中，用于后续的推理分析。通过该目录下的推理结果可以看出，模型评估结果显示平均精度达到0.62（mAP@0.5），在更高 Recall 区域的性能表现依然可圈可点。关于yolov5训练脚本的参数设置，可参考以下链接获取详细信息：https://blog..net/qq_44886601/article/details/136503688。而关于yolov5推理脚本的具体配置参数，则详见 https://blog..net/qq_44886601/article/details/136392838。\n

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

YOLOV5实战：目标检测训练集（20类）

优质

\n以YOLOV5为基础的VOC目标检测数据集实战项目，完整涵盖了包括代码库、标准化数据集以及训练好的模型参数等关键要素。经过充分测试，该代码能够直接投入使用。具体涵盖火车、船只、人等各类别，共计20个分类目标。数据集划分为训练集和验证集两个部分，其中训练集（datasets-images-train）包括13700幅图片及对应标注的txt文件，而验证集部分则包含3425幅图片及相应标签文件。项目总规模约为380MB，其中包括训练所需的全部资源。整个训练过程持续了100个epoch，在runs目录下保存了所有实验结果，其中训练完成后，所有实验结果存档于runs/detect目录中，用于后续的推理分析。通过该目录下的推理结果可以看出，模型评估结果显示平均精度达到0.62（mAP@0.5），在更高 Recall 区域的性能表现依然可圈可点。关于yolov5训练脚本的参数设置，可参考以下链接获取详细信息：https://blog..net/qq_44886601/article/details/136503688。而关于yolov5推理脚本的具体配置参数，则详见 https://blog..net/qq_44886601/article/details/136392838。\n

基于YOLOv5训练的吸烟检测模型项目实战

优质

本项目基于YOLOv5框架，开发了一个高效的吸烟行为检测模型。通过深度学习技术识别图像或视频中的吸烟场景，适用于公共场所监控等实际应用。这段文字描述了一套用于公共场所或禁烟领域的人员吸烟监控系统的相关资源。这套系统包括模型训练源码、预训练的模型文件以及训练脚本和测试脚本。这些资源可以帮助开发者基于现有模型进行进一步的研究与开发工作。

烟草叶片病害的Yolov5目标检测数据集（含15类及训练/验证集）

优质

本数据集包含15种类别的烟草叶片病害图像，采用YOLOv5框架进行目标检测模型训练与验证，适用于深度学习研究和应用。项目包含烟草叶片病害检测的数据集（15类别），该数据集包括训练集与验证集，并按照YOLOV5文件夹结构进行保存，可以直接用于目标检测任务而无需额外处理。图像分辨率为640*640的RGB图片，每个图片都有清晰标注的目标边界框且无任何遮挡。烟草叶片病害的数据集中包含15种不同的类别：蛀虫、霉菌、细菌斑点等。数据集压缩后的总大小为134MB，分为训练集和验证集两个部分。 - 训练集（datasets-images-train）包括2246张图片及其对应的标签txt文件； - 验证集（datasets-images-val）则包含211张图像及相应的标签。此外还提供了一个用于可视化的py脚本，用户可以随机选取一张图片输入该脚本来绘制边界框，并保存到当前目录。此可视化工具无需任何修改即可直接运行并查看结果。

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。

基于YOLOv3的目标检测实战：定制化训练个人数据集

优质

本课程详细讲解如何使用YOLOv3算法进行目标检测，并指导学员通过定制化训练自己的数据集来优化模型效果。 YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法，以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注并利用YOLOv3训练自己的数据集。课程分为三个小项目：足球目标检测（单目标检测）、梅西目标检测（单目标检测）、以及同时识别足球和梅西的双目标检测任务。在Ubuntu系统上，我们将演示如何安装Darknet框架，并展示一系列步骤包括给自定义的数据集打标签、整理数据集、修改配置文件以适应新数据、训练模型并测试其性能，最后计算mAP值及绘制PR曲线来评估模型效果。此外，课程还将介绍Darknet的基本特性：这是一个使用C语言编写的轻量级开源深度学习框架，依赖项少且具有良好的可移植性，适合深入研究。除了《YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集》这门课之外，《YOLOv3目标检测实战：交通标志识别》、《YOLOv3目标检测：原理与源码解析》以及《YOLOv3目标检测：网络模型改进方法》等课程也将陆续推出，敬请期待并选择适合的学习路径。

水位尺目标检测训练数据集

优质

本数据集包含大量标记图像，专为训练和评估水位尺的目标检测算法而设计，适用于洪水监测与预警系统研发。目标检测训练数据集采用VOC格式，包含了xml标注文件，可以用于进行目标检测训练，并识别水尺以执行后续的水尺识别操作。