深圳市门户网站建设怎么样,天津建筑工程信息,360网站推广官网,推广优化网站目录 一、导入的库
二、名词介绍
#xff08;1#xff09;pytorch张量
#xff08;2#xff09;边界框#xff08;bounding box#xff09;
三、pycharm操作
#xff08;1#xff09;参数设置
四、文件认识
五、YOLO如何训练自己的模型 一、导入的库
import to…目录 一、导入的库
二、名词介绍
1pytorch张量
2边界框bounding box
三、pycharm操作
1参数设置
四、文件认识
五、YOLO如何训练自己的模型 一、导入的库
import torch
这行代码导入PyTorch库。
简单的说PyTorch库是一个流行的深度学习框架是一个基于Torch的Python开源机器学习库用于自然语言处理等应用程序。 Torch是一个有大量机器学习算法支持的科学计算框架是一个与Numpy类似的张量Tensor操作库。 对于PyTorch通过反向求导技术可以让你零延迟地任意改变神经网络的行为而且其实现速度快。正是这一灵活性是PyTorch对比TensorFlow的最大优势。
优点支持GPU灵活支持动态神经网络底层代码易于理解命令式体验自定义扩展。
缺点全面性处于劣势目前PyTorch还不支持快速傅里叶、沿维翻转张量和检查无穷与非数值张量针对移动端、嵌入式部署以及高性能服务器端的部署其性能表现有待提升其次因为这个框架较新使得他的社区没有那么强大在文档方面其C库大多数没有文档。
pytorch简介和准备知识 - 夷则july的文章 - 知乎pytorch简介和准备知识 - 知乎
import cv2
这行代码导入OpenCV库这是一个计算机视觉库用于图像和视频处理。
import numpy as np
这行代码导入NumPy库这是一个Python中用于科学计算的库它提供了数组和矩阵的支持。
import time
这行代码导入time库这是Python中用于测量时间的基本库之一。
import torchvision
这行代码导入torchvision库这是PyTorch中专门用于计算机视觉任务的库提供了一些常用的数据集、模型和预处理函数等。
from torchvision import transforms
这行代码从torchvision库中导入transforms模块这个模块包含了一些常用的图像预处理函数例如缩放、裁剪、旋转和标准化等。
二、名词介绍
1pytorch张量 PyTorch张量是PyTorch中的核心数据结构类似于多维数组。它们可以用来存储和操作数据支持各种数学运算、线性代数操作和神经网络计算等。 PyTorch张量类似于NumPy的多维数组但是提供了额外的功能和优化使其适用于深度学习任务。与NumPy数组相比PyTorch张量还具有以下特点
1. GPU加速PyTorch张量可以在GPU上进行计算通过将张量移动到GPU内存中可以利用GPU的并行计算能力加速运算。
2. 自动求导PyTorch张量可以自动跟踪和计算梯度。这对于使用梯度下降等优化算法来训练神经网络非常有用。
3. 动态计算图PyTorch使用动态计算图在每次前向传播时构建图形从而允许更灵活的模型定义和控制流程。
4. 张量类型PyTorch提供了不同类型的张量如浮点型张量torch.FloatTensor、整数型张量torch.LongTensor和布尔型张量torch.BoolTensor以满足不同的需求。
通过使用PyTorch张量可以方便地进行各种数值计算、创建神经网络模型并进行训练。
2边界框bounding box 边界框bounding box是指在图像或视频中标记物体位置的矩形框通常用一组坐标表示。边界框可以用来描述目标物体的位置、大小和形状等信息。 在计算机视觉领域边界框是非常常见的一种数据结构经常被用于目标检测、物体跟踪、人脸识别、姿态估计等任务中。例如在目标检测中我们需要从一张图像中找出所有的目标物体并准确地框定它们的位置和大小。这时就需要使用边界框来描述每个目标物体的位置和尺寸。在物体跟踪中我们需要不断地跟踪一个特定的物体这时也需要使用边界框来描述物体的位置和大小。
三、pycharm操作
1参数设置 四、文件认识 instance_train.json是COCO数据集中的一个注释文件其中包含了每张图片中所有物体的位置、类别、是否遮挡等信息。这些信息可以用于物体检测、语义分割等任务的训练和评估。
person_keypoints_train.json是COCO数据集中的另一个注释文件它专门标注了人体关键点的位置信息用于训练和评估人体姿态估计和动作识别等任务。
captions_val.json是COCO数据集中用于验证集的图像描述注释文件。它包含了每张图像的唯一标识符和对应的图像描述。每个图像通常会有多个描述每个描述都是对该图像内容的自然语言描述。
captions为图像描述的标注文件
instances为目标检测与实例分割的标注文件
person_keypoints为人体关键点检测的标注文件
注意这些文件是自己下载的
推荐COCO数据集目标检测任务json文件内容总结 - Fangzh的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/309549190
COCO数据集.json训练格式转换成YOLO格式.txt
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五、YOLO如何训练自己的模型
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