nodejs网站开发,上海优质建筑设计网,常见的网络营销策略都有哪些,网络广告文案案例yolov5人行道-斑马线目标检测 数据集yolov5人行道-斑马线目标检测检测模型 数据集
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YOLOv5是一种目标检测算法可以用于检测图像中的人行道-斑马线。在目标检测领域YOLOv5通过结合多种技术手段包括使用Mosaic数据增强操作、自适应锚框计算与自适应图片缩放方法、利用Neck网络提升特征的多样性及鲁棒性等使得其检测效果和速度都有所提升。
对于人行道-斑马线的检测YOLOv5模型会根据输入的图片在图像特征的预测过程中对边界框和类别进行预测。在具体操作中输入图片会经过Backbone网络进行特征提取然后通过Neck网络将图像特征传递到预测层最后通过Head网络对图像特征进行预测生成边界框和并预测类别。
数据集 YOLO行人道斑马线目标检测数据集dataset3 YOLO-crosswalk-dataset-3.zip YOLO行人道斑马线目标检测数据集dataset2 YOLO-crosswalk-dataset-2.zip
yolov5人行道-斑马线目标检测检测模型
yolov5人行道-斑马线目标检测检测模型下载
YOLOv5人行道-斑马线目标检测模型训练步骤如下
数据准备使用精灵标注助手对图像进行标注注意标签要用英文导出PASCAL VOC数据格式。数据规范化将数据导出的xml文件转成yolo需要的txt文件转换的程序可以用下面网站的转换程序。新建两个文件夹train,valid每个文件夹内包含这两个文件夹images文夹放图片lables文件夹放转换后的txt文件。数据配置文件和train,valid文件夹放到相同路径下。配置环境安装Anaconda创建一个专门用来训练YOLOv5的虚拟环境安装yolov5需要的模块。模型训练将Ultralytics开源的YOLOv5代码Clone或下载到本地将工作路径切换到解压好的文件夹下运行train.py进行模型训练。
模型训练结果 训练好的yolov5人行道-斑马线目标检测检测模型
