主要介绍了PyTorch加载自己的数据集，本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
2021-08-15 10:54:01
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课程演示环境：Windows10;?cuda 10.2; cudnn7.6.5; Python3.7; VisualStudio2019; OpenCV3.4
需要学习ubuntu系统上YOLOv4的同学请前往：《YOLOv4目标检测实战：训练自己的数据集》
课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/28745
YOLOv4来了！速度和精度双提升！
与?YOLOv3?相比，新版本的?AP (精度)和?FPS?（每秒帧率）分别提高了?10%?和?12%。
YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标检测方法。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv4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YOLOv4使用AlexyAB/darknet，在Windows系统上做项目演示。包括：安装软件环境、安装YOLOv4、标注自己的数据集、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算)和先验框聚类分析。还将介绍改善YOL
2021-08-10 17:07:26
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今天小编就为大家分享一篇对python制作自己的数据集实例讲解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2021-08-10 09:02:36
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Win10下用TensorFlow训练自己的数据集来做目标检测-附件资源
2021-08-07 17:44:57
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模仿mnist数据集制作自己的数据集代码。HOG+SVM，深度学习，识别中采用的数据集。可以适用多个平台，声明本代码在OPENCV3.3和VS2017测试通过。
2021-07-28 15:13:51
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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
2021-07-26 10:41:55
22.32MB
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