chinese直男口爆体育生外卖, 99久久er热在这里只有精品99, 又色又爽又黄18禁美女裸身无遮挡, gogogo高清免费观看日本电视,私密按摩师高清版在线,人妻视频毛茸茸,91论坛 兴趣闲谈,欧美 亚洲 精品 8区,国产精品久久久久精品免费

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

YOLOv8也能打小目標檢測實戰(zhàn)

OpenCV學(xué)堂 ? 來源:OpenCV學(xué)堂 ? 2024-01-18 14:51 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

數(shù)據(jù)集地址

該圖像數(shù)據(jù)集是 通過一個特色的渠道獲取了數(shù)據(jù)集,然后一通處理以后得到的數(shù)據(jù),其中一張圖的一部分顯示如下(因為保密):。

c419c2a0-b5cd-11ee-8b88-92fbcf53809c.png

整個數(shù)據(jù)集有100張圖像,但是每張圖像上的對象實在太多了,每辦法,花了兩天的時候,標注了其中65張圖像,60張作為訓(xùn)練集、5張做為測試集。算是完成了數(shù)據(jù)標注工作。

模型訓(xùn)練

準備好數(shù)據(jù)集以后,直接按下面的命令行運行即可:

yolotrainmodel=yolov8s.ptdata=sperm_dataset.yamlepochs=50imgsz=1280batch=8

c42521ea-b5cd-11ee-8b88-92fbcf53809c.png

c429759c-b5cd-11ee-8b88-92fbcf53809c.png

導(dǎo)出與測試

模型導(dǎo)出與測試

yolo export model=sperm50_640_best.pt format=onnx
yolo predict model=sperm50_640_best.pt source=.sperm_test

c4346b6e-b5cd-11ee-8b88-92fbcf53809c.png

c438909a-b5cd-11ee-8b88-92fbcf53809c.jpg

c443e3c8-b5cd-11ee-8b88-92fbcf53809c.jpg

部署推理

轉(zhuǎn)成ONNX格式文件以后,基于OpenVINO-Python部署推理,相關(guān)代碼如下

ie=Core()
fordeviceinie.available_devices:
print(device)

#ReadIR
model=ie.read_model(model="sperm_best.onnx")
compiled_model=ie.compile_model(model=model,device_name="CPU")
output_layer=compiled_model.output(0)

frame=cv.imread("D:/1.jpg")
bgr=format_yolov8(frame)
img_h,img_w,img_c=bgr.shape

start=time.time()
image=cv.dnn.blobFromImage(bgr,1/255.0,(640,640),swapRB=True,crop=False)

res=compiled_model([image])[output_layer]#1x84x8400
rows=np.squeeze(res,0).T
class_ids=[]
confidences=[]
boxes=[]
x_factor=img_w/640
y_factor=img_h/640

forrinrange(rows.shape[0]):
row=rows[r]
classes_scores=row[4:]
_,_,_,max_indx=cv.minMaxLoc(classes_scores)
class_id=max_indx[1]
if(classes_scores[class_id]>.25):
confidences.append(classes_scores[class_id])
class_ids.append(class_id)
x,y,w,h=row[0].item(),row[1].item(),row[2].item(),row[3].item()
left=int((x-0.5*w)*x_factor)
top=int((y-0.5*h)*y_factor)
width=int(w*x_factor)
height=int(h*y_factor)
box=np.array([left,top,width,height])
boxes.append(box)

indexes=cv.dnn.NMSBoxes(boxes,confidences,0.25,0.45)
forindexinindexes:
box=boxes[index]
color=colors[int(class_ids[index])%len(colors)]
rr=int((box[2]+box[3])/4)
cv.circle(frame,(box[0]+int(box[2]/2),box[1]+int(box[3]/2)),rr-4,color,2)
cv.putText(frame,class_list[class_ids[index]],(box[0]+int(box[2]/2),box[1]+int(box[3]/2)),
cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,.5,(0,0,0))
cv.putText(frame,"gloomyfish@2024",(20,45),cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1,(0,0,255),2)

cv.imshow("YOLOv8+OpenVINO2023SpermCount",frame)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

c4490948-b5cd-11ee-8b88-92fbcf53809c.png








審核編輯:劉清

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
  • python
    +關(guān)注

    關(guān)注

    57

    文章

    4860

    瀏覽量

    89650
  • OpenVINO
    +關(guān)注

    關(guān)注

    0

    文章

    117

    瀏覽量

    721

原文標題:實戰(zhàn) | YOLOv8也能打小目標檢測

文章出處:【微信號:CVSCHOOL,微信公眾號:OpenCV學(xué)堂】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關(guān)推薦
    熱點推薦

    【NPU實戰(zhàn)】在迅為RK3588上玩轉(zhuǎn)YOLOv8目標檢測與語義分割一站式部署指南

    【NPU實戰(zhàn)】在迅為RK3588上玩轉(zhuǎn)YOLOv8目標檢測與語義分割一站式部署指南
    的頭像 發(fā)表于 12-12 14:30 ?5112次閱讀
    【NPU<b class='flag-5'>實戰(zhàn)</b>】在迅為RK3588上玩轉(zhuǎn)<b class='flag-5'>YOLOv8</b>:<b class='flag-5'>目標</b><b class='flag-5'>檢測</b>與語義分割一站式部署指南

    labview調(diào)用yolov8/11目標檢測、分割、分類

    labview使用2020版本64位編輯,調(diào)用yolov8/11的onnx模型案例。 源碼: 通過網(wǎng)盤分享的文件:Labview_cls.zip等4個文件 鏈接: https
    發(fā)表于 04-21 19:37

    YOLOv8水果檢測示例代碼換成640輸入圖像出現(xiàn)目標框繪制錯誤的原因 ?

    官網(wǎng)中的YOLOv8 水果檢測關(guān)于圖片推理的示例源代碼: from libs.YOLO import YOLOv8 import os,sys,gc import ulab.numpy as np
    發(fā)表于 06-18 06:37

    使用YOLOv8目標檢測和實例分割的演示

    YOLOv8是來自Ultralytics的最新的基于YOLO的對象檢測模型系列,提供最先進的性能。
    的頭像 發(fā)表于 02-06 10:11 ?8907次閱讀

    在AI愛克斯開發(fā)板上用OpenVINO?加速YOLOv8目標檢測模型

    《在 AI 愛克斯開發(fā)板上用 OpenVINO 加速 YOLOv8 分類模型》介紹了在 AI 愛克斯開發(fā)板上使用 OpenVINO 開發(fā)套件部署并測評 YOLOv8 的分類模型,本文將介紹在 AI 愛克斯開發(fā)板上使用 OpenVINO 加速
    的頭像 發(fā)表于 05-12 09:08 ?2235次閱讀
    在AI愛克斯開發(fā)板上用OpenVINO?加速<b class='flag-5'>YOLOv8</b><b class='flag-5'>目標</b><b class='flag-5'>檢測</b>模型

    YOLOv8版本升級支持小目標檢測與高分辨率圖像輸入

    YOLOv8版本最近版本又更新了,除了支持姿態(tài)評估以外,通過模型結(jié)構(gòu)的修改還支持了小目標檢測與高分辨率圖像檢測。原始的YOLOv8模型結(jié)構(gòu)如
    的頭像 發(fā)表于 05-16 11:14 ?1.5w次閱讀
    <b class='flag-5'>YOLOv8</b>版本升級支持小<b class='flag-5'>目標</b><b class='flag-5'>檢測</b>與高分辨率圖像輸入

    AI愛克斯開發(fā)板上使用OpenVINO加速YOLOv8目標檢測模型

    《在AI愛克斯開發(fā)板上用OpenVINO加速YOLOv8分類模型》介紹了在AI愛克斯開發(fā)板上使用OpenVINO 開發(fā)套件部署并測評YOLOv8的分類模型,本文將介紹在AI愛克斯開發(fā)板上使用OpenVINO加速YOLOv8
    的頭像 發(fā)表于 05-26 11:03 ?2255次閱讀
    AI愛克斯開發(fā)板上使用OpenVINO加速<b class='flag-5'>YOLOv8</b><b class='flag-5'>目標</b><b class='flag-5'>檢測</b>模型

    目標檢測算法再升級!YOLOv8保姆級教程一鍵體驗

    YOLO作為一種基于圖像全局信息進行預(yù)測的目標檢測系統(tǒng),始終保持著極高的迭代更新率,從YOLOv5到YOLOv8,本次升級主要包括結(jié)構(gòu)算法、命令行界面、PythonAPI等。具體到
    的頭像 發(fā)表于 02-28 11:16 ?4026次閱讀
    <b class='flag-5'>目標</b><b class='flag-5'>檢測</b>算法再升級!<b class='flag-5'>YOLOv8</b>保姆級教程一鍵體驗

    解鎖YOLOv8修改+注意力模塊訓(xùn)練與部署流程

    很多人想跟修改YOLOv5源碼一樣的方式去修改YOLOv8的源碼,但是在github上面卻發(fā)現(xiàn)找到的YOLOv8項目下面TAG分支是空的
    的頭像 發(fā)表于 08-11 14:14 ?9430次閱讀
    解鎖<b class='flag-5'>YOLOv8</b>修改+注意力模塊訓(xùn)練與部署流程

    如何修改YOLOv8的源碼

    很多人想跟修改YOLOv5源碼一樣的方式去修改YOLOv8的源碼,但是在github上面卻發(fā)現(xiàn)找到的YOLOv8項目下面TAG分支是空的,然后就直接從master/main下面把源碼
    的頭像 發(fā)表于 09-04 10:02 ?3677次閱讀
    如何修改<b class='flag-5'>YOLOv8</b>的源碼

    基于YOLOv8的自定義醫(yī)學(xué)圖像分割

    YOLOv8是一種令人驚嘆的分割模型;它易于訓(xùn)練、測試和部署。在本教程中,我們將學(xué)習(xí)如何在自定義數(shù)據(jù)集上使用YOLOv8。但在此之前,我想告訴你為什么在存在其他優(yōu)秀的分割模型時應(yīng)該使用YOLOv8呢?
    的頭像 發(fā)表于 12-20 10:51 ?1569次閱讀
    基于<b class='flag-5'>YOLOv8</b>的自定義醫(yī)學(xué)圖像分割

    YOLOv8實現(xiàn)旋轉(zhuǎn)對象檢測

    YOLOv8框架在在支持分類、對象檢測、實例分割、姿態(tài)評估的基礎(chǔ)上更近一步,現(xiàn)已經(jīng)支持旋轉(zhuǎn)對象檢測(OBB),基于DOTA數(shù)據(jù)集,支持航拍圖像的15個類別對象檢測,包括車輛、船只、典型
    的頭像 發(fā)表于 01-11 10:43 ?4037次閱讀
    <b class='flag-5'>YOLOv8</b>實現(xiàn)旋轉(zhuǎn)對象<b class='flag-5'>檢測</b>

    RV1126 yolov8訓(xùn)練部署教程

    YOLOv8 是 ultralytics 公司在 2023 年 1月 10 號開源的基于YOLOV5進行更新的 下一個重大更新版本,目前支持圖像分類、物體檢測和實例分割任務(wù),鑒于Yolov
    的頭像 發(fā)表于 04-16 14:53 ?1177次閱讀
    RV1126 <b class='flag-5'>yolov8</b>訓(xùn)練部署教程

    RV1126 yolov8訓(xùn)練部署教程

    本教程針對目標檢測算法yolov8的訓(xùn)練和部署到EASY-EAI-Nano(RV1126)進行說明,而數(shù)據(jù)標注方法可以參考我們往期的文章。
    的頭像 發(fā)表于 04-18 15:18 ?1794次閱讀
    RV1126 <b class='flag-5'>yolov8</b>訓(xùn)練部署教程

    使用ROCm?優(yōu)化并部署YOLOv8模型

    作者:AVNET 李鑫杰 一,YOLOv8介紹? YOLOv8 由 Ultralytics 于 2023 年 1 月 10 日發(fā)布,在準確性和速度方面提供了前沿的性能。YOLOv8 在之前 YOLO
    的頭像 發(fā)表于 09-24 18:32 ?579次閱讀
    使用ROCm?優(yōu)化并部署<b class='flag-5'>YOLOv8</b>模型