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【目标检测】YOLOX训练王者荣耀数据集

前言 最近想跑一下旷世开源的YOLOX，本想着属于YOLO系列，代码大致都和YOLOv5差不多，没想到代码整体差异还是挺大的，跑通的过程中踩了不少坑，这篇就来记录一下整个流程。...数据预处理 官方的tutorials包含了CoCo和VOC两个经典数据集的训练方式，本篇主要采用的是VOC数据集的训练方式。...首先，需要将自己的数据集按照VOC的格式进行放置，注意文件名不要变化。 之后，在Main文件夹下新建下面两个txt文件。 运行下面的脚本[2]，按照9：1的比例划分训练验证集和测试集。...ckpt"来指定官方提供的预训练模型，不指定则从0开始训练。...检测 训练完之后，保存的模型会存放在tools/YOLOX_outputs/yolox_voc_s/best_ckpt.pth 注意检测前还需要修改类别标签，YOLOX和YOLOv6一样，类别标签并不保存在模型之中

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    YOLO目标检测，训练自己的数据集（识别海参）

    这篇文章是训练YOLO v2过程中的经验总结，我使用YOLO v2训练一组自己的数据，训练后的model，在阈值为.25的情况下，Recall值是95.54%，Precision 是97.27%。...需要注意的是，这一训练过程可能只对我自己的训练集有效，因为我是根据我这一训练集的特征来对YOLO代码进行修改，可能对你的数据集并不适用，所以仅供参考。...其中文件夹Annotation中主要存放xml文件，每一个xml对应一张图像，并且每个xml中存放的是标记的各个目标的位置和类别信息，命名通常与对应的原始图像一样；而ImageSets我们只需要用到Main...然后，需要利用scripts文件夹中的voc_label.py文件生成一系列训练文件和label，具体操作如下： 首先需要修改voc_label.py中的代码，这里主要修改数据集名，以及类别信息...，我的是VOC2007，并且所有样本用来训练，没有val或test，并且只检测人，故只有一类目标，因此按如下设置 ?

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    训练和测试数据的观察

    训练和测试数据集的分布 在开始竞赛之前，我们要检查测试数据集的分布与训练数据集的分布，如果可能的话，看看它们之间有多么不同。这对模型的进一步处理有很大帮助....（来自两者的4459个样本，即整个训练集和测试集的样本），并对组合数据执行t-SNE。...1.0 数据预处理 目前的预处理程序： 从训练集和测试集中获取4459行并将它们连接起来 删除了训练集中标准差为0的列 删除了训练集中重复的列 对包含异常值（> 3x标准差）的所有列进行对数变换 创建数据集...1.2 运行t-SNE 稍微降低了维度，现在可以在大约5分钟内运行t-SNE，然后在嵌入的2D空间中绘制训练和测试数据。 在下文中，将看到任何差异的数据集案例执行此操作。...2.Test vs.Train 另一个好的方法是看我们如何分类给定条目是否属于测试或训练数据集 - 如果可以合理地做到这一点，那就是两个数据集分布之间差异的指示。

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    【SSD目标检测】3：训练自己的数据集「建议收藏」

    前言： 上两章已经详细介绍了SSD目标检测(1)：图片+视频版物体定位（附源码），SSD目标检测(2)：如何制作自己的数据集（详细说明附源码）。...博主没有物体检测的项目需求，本篇博客只是博主闲暇无聊研究如何用自己的数据集外测SSD，写博客的初衷一是为了记录二也是为后来人填坑——效果好坏受算法结构、受数据集、受训练次数因素影响，留言板处因为你的结果表现不优良而无视博主无偿付出的人...所以行文大致分如下三个部分： 第一部分：SSD目标检测(2)：如何制作自己的数据集（详细说明附源码） 第二部分：SSD框架细节调整 第三部分：模型展示 在本文中，笔者的操作系统是win10，用的IDE是...tfrecords_、train_model、VOC2007文件夹，再将之前在SSD目标检测(2)：如何制作自己的数据集（详细说明附源码）中制作的三个文件夹Annotations、ImageSets、JPEGImages...函数根据坐标预测数据和anchors_box数据，计算得到每个像素的每个box的中心和长宽，这个中心坐标和长宽会根据一个算法进行些许的修正， 从而得到一个更加准确的box坐标；修正的算法会在后文中详细解释

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    【yolov5目标检测】使用yolov5训练自己的训练集

    数据集准备 首先得准备好数据集，你的数据集至少包含images和labels，严格来说你的images应该包含训练集train、验证集val和测试集test，不过为了简单说明使用步骤，其中test可以不要...，val和train可以用同一个，因此我这里只用了一个images 其中images装的是图片数据，labels装的是与图片一一对应同名的yolo格式txt，即类别号，经过归一化的中心x和y坐标以及宽和高...，修改nc的数值为类别数目，我这里的数据集只有乌骨鸡和狮头鹅，因此改成2 # YOLOv5 by Ultralytics, AGPL-3.0 license # Parameters nc: 2...然后准备开始训练，打开train.py，修改它的参数，主要是这三行代码需要修改，修改预训练模型文件的路径，配置文件的路径以及数据集配置文件的路径 parser.add_argument('--...运行完了会生成一个runs文件夹，里面有训练出来的best.pt，和训练过程的记录 然后开始目标检测，准备好运行detect.py的参数，最基本的就是运行的权重文件，就是我们train出来的best.pt

    1.7K20

    TTFNet | 提高训练效率的实时目标检测

    作者：Edison_G 在目标检测模型的training time, inference speed, 和accuracy之间寻找trade off，重点关注如何在保持另外两个指标的情况下，减少模型的训练时间...启示： 1、单纯的数据扩增能增加数据数量，但也会降低数据质量，导致需更多的训练时间才会收敛； 2、根据Linear Scaling Rule，学习率与batchsize一般情况下呈线性正比，增加高质量的...历史回顾&背景 目标检测器的精度，推理速度，训练时间等方面都得到了广泛关注和不断提高。然而，很少工作可以在它们之间取得良好的平衡。直观地说，推理速度较快的检测器应该有较短的训练时间。...这是因为这些网络由于简化而难以训练，使得它们在很大程度上依赖于数据增强和较长的训练时间。例如，CenterNet需要在公共数据集MSCOCO上进行140个epochs训练。...根据上面的结论，我认为这是因为CenterNet在训练过程中只在目标中心编码一个单一的回归样本。这种设计使得CenterNet在很大程度上依赖于数据增强和较长的训练时间，导致不友好的训练时间。

    1.2K30

    Mask Rcnn目标分割-训练自己数据集-详细步骤

    本文接着介绍了Mask Rcnn目标分割算法如何训练自己数据集，对训练所需的文件以及训练代码进行详细的说明。 本文详细介绍在只有样本图片数据时，如果建立Mask Rcnn目标分割训练数据集的步骤。...一、制作自己的数据集 1、labelme安装 自己的数据和上面数据的区别就在于没有.json标签文件，所以训练自己的数据关键步骤就是获取标签文件，制作标签需要用到labelme软件。...coco格式 在利用mask rcnn进行自己的数据集训练时，数据集的格式要采用coco格式，所以利用labelme自带的json_to_dataset将自己的.json文件转换。...生成的文件夹下一共包含5个文件（这里缺少了一个yaml，后面会介绍如何获取yaml） （2）批量转换 但是这样一个一个文件转太麻烦，因此我们需要写一个程序自动将所有.json文件一次性转换。...，epoch为10 代码中部分数据相关描述需要修改成你自己的数据描述 （1）首先修改数据集路径： 修改类别名称，定位到def load_shapes 120行，加入数据集中的类别 （2）定位到NUM_CLASSES

    5.8K71

    目标检测再升级！YOLOv8模型训练和部署

    YOLOv8是一种尖端的、最先进的SOTA模型，它建立在先前YOLO成功基础上，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。...它可以在大型数据集上进行训练，并且能够在各种硬件平台上运行，从CPU到GP YOLOv8还有一个关键特性是它的可扩展性，由于其被设计成一个框架，支持所有以前YOLO的版本，使得在不同版本之间切换和比较它们的性能变得容易...针对这里的DFL（Distribution Focal Loss），其主要是将框的位置建模成一个 general distribution，让网络快速的聚焦于和目标位置距离近的位置的分布。...DFL 能够让网络更快地聚焦于目标 y 附近的值，增大它们的概率； DFL的含义是以交叉熵的形式去优化与标签y最接近的一左一右2个位置的概率，从而让网络更快的聚焦到目标位置的邻近区域的分布；也就是说学出来的分布理论上是在真实浮点坐标的附近...YOLOv8模型训练和部署 https://github.com/DataXujing/YOLOv8 参考 [1].https://github.com/uyolo1314/ultralytics. [

    5.6K70

    目标检测算法Faster RCNN的损失函数以及如何训练？

    今天我们主要看下Faster RCNN算法的损失函数以及如何训练？...分类loss image.png image.png 如何训练？ 这个Faster RCNN模型的训练有些复杂，我们还是先把上期的这个算法流程图贴上，有助于下面训练流程的理解，如下： ?...从上图，我们可以看出，整个算法的两个网络（RPN和最终的分类回归网络）共用同一个卷积网络。那么该如何才能达到共用呢？...以此达到RPN网络和最终的检测网络共享卷积层。 相当于是先用一个ImageNet模型初始化训练，然后再用训练好的模型去微调两个网络。至此，我们已经了解了Faster RCNN的损失函数和训练过程。...下期我们将继续学习常见的目标检测模型SSD算法。

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    对比表示学习必知的几种训练目标

    对比学习的主要思想就是相似的样本的向量距离要近,不相似的要远.对比学习在有监督/无监督场景下都取得了非常亮眼的成绩,所以是我们炼丹的必备知识.早期的对比学习是只有一个正样本和一个负样本进行对比,最近的训练目标变成了一个...batch内多个正/负样本进行训练....定义一个锚点(anchor) x,有个正例x+和一个负例x-,所以目标函数就是要最小化x和x+的距离,最大化x和x-的距离,定义如下所示: Lifted Structured Loss 该loss为了更好的计算效率...,{x,x+, x1-, ..., x(N-1)-},包含1个正样本和N-1个负样本,N-pair loss定义如下所示: NCE NCE本身是统计模型做参数估计的方法,思想就是用罗杰斯特回归来区分数据和噪声....非噪声样本的概率用P表示,噪声样本的概率用q表示,如下所示: 所以NCE的loss函数定义如下: 我们看到NCE loss只对一个正样本和一个噪声样本生效.

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    西瓜数据集目标检测可用yolo训练-1702张介绍

    数据集名称：高质量西瓜目标检测数据集 数据集地址：数据集VOC格式目标检测数据集西瓜数据集-1702张-数据集文档类资源-CSDN下载 数据集介绍： 数据集格式：Pascal VOC格式(不包含分割路径的...txt文件和yolo格式的txt文件，仅仅包含jpg图片和对应的xml) 图片数量(jpg文件个数)：1702 标注数量(xml文件个数)：1702 标注类别数：1 标注类别名称:["watermelon..."] 每个类别标注的框数： watermelon count = 2812 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证...，数据集只提供准确且合理标注

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    提高训练效率的实时目标检测（附源码）

    作者：Edison_G 在目标检测模型的training time, inference speed, 和accuracy之间寻找trade off，重点关注如何在保持另外两个指标的情况下，减少模型的训练时间...启示： 1、单纯的数据扩增能增加数据数量，但也会降低数据质量，导致需更多的训练时间才会收敛； 2、根据Linear Scaling Rule，学习率与batchsize一般情况下呈线性正比，增加高质量的...历史回顾&背景 目标检测器的精度，推理速度，训练时间等方面都得到了广泛关注和不断提高。然而，很少工作可以在它们之间取得良好的平衡。直观地说，推理速度较快的检测器应该有较短的训练时间。...这是因为这些网络由于简化而难以训练，使得它们在很大程度上依赖于数据增强和较长的训练时间。例如，CenterNet需要在公共数据集MSCOCO上进行140个epochs训练。...根据上面的结论，我认为这是因为CenterNet在训练过程中只在目标中心编码一个单一的回归样本。这种设计使得CenterNet在很大程度上依赖于数据增强和较长的训练时间，导致不友好的训练时间。

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    mask rcnn训练自己的数据集_fasterrcnn训练自己的数据集

    这篇博客是 基于 Google Colab 的 mask rcnn 训练自己的数据集（以实例分割为例）文章中 数据集的制作 这部分的一些补充 温馨提示： 实例分割是针对同一个类别的不同个体或者不同部分之间进行区分...我的任务是对同一个类别的不同个体进行区分，在标注的时候，不同的个体需要设置不同的标签名称 在进行标注的时候不要勾选 labelme 界面左上角 File 下拉菜单中的 Stay With Images...Data 选项 否则生成的json会包含 Imagedata 信息（是很长的一大串加密的软链接），会占用很大的内存 1.首先要人为划分训练集和测试集（图片和标注文件放在同一个文件夹里面） 2....、 seed_val 两个文件夹 分别存放的训练集和测试集图片和整合后的标签文件 seed_train seed_val 把整合后的标签文件剪切复制到同级目录下 seed_train_annotation.josn...data["categories"].append( dict(supercategory="seedling", id=class_id, name=class_name,)#一类目标

    1.1K30

    使用YOLOv3训练自己数据的目标检测

    昨天LearnOpenCV网站博主又发福利，post了一个清晰明了的教程，一步一步示例，如何使用快速实时的YOLOv3算法，训练某种特定类别目标的检测器。...1.2 训练集测试集数据切分 调用splitTrainAndTest.py脚本会自动把数据集按照训练集比测试集合9:1的比例切分，并生成snowman_train.txt和snowman_test.txt...下载预训练模型 为了使训练过程网络能更快收敛，使用ImageNet数据集上的预训练模型。...YOLOv3参数配置 6.1 batch size：每次训练加载一批数据的个数 batch=64 6.2 subdivisions：当GPU内存不能训练一批数据时，将一批数据平均分成几部分 subdivisions...=16 6.3 width，height，channels：训练图像要归一化为的宽高和通道数。

    2.6K20

    模型训练和部署-Iris数据集

    本篇文章Fayson会使用CDSW内置的Python模板项目来引导完成端到端的实操示例，即包含从模型创建，训练到部署或投产。...我们使用CDSW的实验模块来开发和训练模型，然后使用模型模块的功能来进行部署。 此示例使用Fisher and Anderson的标准Iris数据集构建一个模型，该模型根据花瓣的长度预测花瓣的宽度。...： https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/iris 内容概述 1.创建项目 2.训练模型 3.部署模型 4.总结 测试环境说明 1.CM和CDH版本为5.15...cdsw-build.sh：主要用于模型和实验构建的自定义脚本，在部署模型和试验是会使用pip命令安装我们指定的依赖项，这里主要使用到scikit-learn库。...3.点击“Start Run”，新的实验在列表中显示，点击实验ID进入查看详细，可以看到实验概述，点击Session和Build可以看到实时的查看实验的构建及运行进度 ? ? ?

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    yolov8训练自己的目标检测数据集详细介绍版

    【基本流程介绍】 使用YOLOv8训练自己的数据集是一个涉及多个步骤的过程，包括环境搭建、数据集准备、配置文件编写、模型训练等。...数据集划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集（可选，但推荐）。通常的比例为8:1:1或类似比例。可以使用脚本或手动方式完成数据集划分。...优化模型：根据评估结果和测试反馈，调整模型结构、训练参数或数据集划分等，以提高模型性能。 六、模型部署与应用 导出模型：将训练好的模型导出为可用于推理的格式（如.pt文件）。...集成到应用程序中：将导出的模型集成到目标检测应用程序中，实现实时检测或批量检测等功能。 通过以上步骤，您可以成功地使用YOLOv8训练自己的数据集，并得到一个性能良好的目标检测模型。...，接下来开始准备数据集 数据集可以使用网上公开的跟自己研究需要的数据集，或者是搜索/拍摄自己研究所需要的图片进行标注制作成数据集，自制数据集需要先获取一定数量的目标图片，可以拍摄或者下载，图片足够之后使用标注工具

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    keras版Mask-RCNN来训练自己的目标检测数据集

    使用指令： pip install pyqt5 pip install labelme 然后直接在cmd终端里输入指令： labelme 5、进行样本打标 点击“open”，打开需要标注的图像，选择对目标区域进行标注...最终训练索要得到的输入为一个w*h*n的ndarray，其中n为该图片中实例的个数 ? 这里的打标的时候不要求每张图片按着类别顺序来进行打标，主要打标的区域选对类别即可。...数据集 获取： 关注微信公众号 datayx 然后回复 mask 即可获取。 AI项目体验地址 https://loveai.tech 6、把打标后的jison文件转换为对应的五个文件。...7、接着就可以使用模型进行训练了，其训练的文件是train_shapes.py. 其中需要修改的为 a、在类DrugDataset()里的 ?...修改为自己的类别顺序 b、在类ShapeConfig()里的 ? ? ? 到此就可以测试自己训练的模型结果了。 9、最后的测试结果如下： ?

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