Win10下用TensorFlow训练自己的数据集来做目标检测-附件资源

内容包含采集好的训练数据、预训练模型以及相应的代码。

Smart_Construction 如果帮到您请给个 star :glowing_star::glowing_star::glowing_star:，您的 star:glowing_star: 是我最大的鼓励！ 该项目是使用 YOLOv5 v2.x 的程序来训练在智能工地安全领域中头盔目标检测的应用 可视化界面演示（2021.3 上新！）： :collision::collision::collision:新增可视化界面上线啦！！！！来一波演示！！！:collision::collision::collision: 使用文档: 纯图片再来一波演示！ 指标 yolov5s 为基础训练，epoch = 50 分类 P R mAP0.5 总体 0.884 0.899 0.888 人体 0.846 0.893 0.877 头 0.889 0.883 0.871 安全帽 0.917 0.921 0.917 对应的权重文件：，提取码: b981 yolov5m 为基础训练，epoch = 100 分类 P R mAP0.5 总体 0.886 0.915 0.901 人体 0.844 0.906

YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标检测方法。 PyTorch版的YOLOv5轻量而性能高，更加灵活和便利。  本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv5训练自己的数据集。课程实战分为两个项目：单目标检测（足球目标检测）和多目标检测（足球和梅西同时检测）。  本课程的YOLOv5使用ultralytics/yolov5，在Ubuntu系统上做项目演示。包括：安装YOLOv5、标注自己的数据集、准备自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型和性能统计。  希望学习在Windows系统上演示的学员，请前往《YOLOv5(PyTorch)实战：训练自己的数据集(Windows)》课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/30923 本人推出了有关YOLOv5目标检测的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程，包括： 《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：训练自己的数据集》 Ubuntu系统 https://edu.csdn.net/course/detail/30793 Windows

高效网式火炬 在EfficientNet上训练自己的数据集的演示 感谢> ，我只是简单地演示如何基于EfficientNet-Pytorch训练自己的数据集。 步骤1：准备自己的分类数据集 然后，数据目录应如下所示： -dataset\ -model\ -train\ -1\ -2\ ... -test\ -1\ -2\ ... 步骤2：训练和测试 （1）您可以通过修改line 169来选择是否自动下载预训练模型。 可以在> 上获得预训练的模型。 您可以在eff_weights文件夹下下载它们。 （2）更改一些设置以匹配您的数据集。 即line13-22 run efficientnet_sample.py to start train and test

pytorch MaskRCNN-Benchmark框架训练自己的数据集，类别数量不同-附件资源

本篇文章了tensorflow训练自己的数据集实现CNN图像分类，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

windows+TensorFlow/keras+vgg16训练自己的数据集-附件资源

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今天我们利用DC-GAN来做训练一下自己的数据集，想要看看其逼真效果如何，准备用它来做做数据增强的工作。下面我们具体阐述一下步骤： 1.准备好自己的数据集 通过github下载DCGAN-tensorflow的代码，送上链接： [https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow] 然后在其根目录下建立data文件夹，进入data文件夹，建立自己的数据集。 将其命名为licence,(你的数据集自己取名),然后进入main界面代码，我们主要介绍需要使用的参数。 2.修改相关参数 注意：相关参数我已经根据我的需求进行了修改，当然你也可以不用修改直接在cm