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YOLOv5项目介绍
YOLOv5 项目教程 作者：elfin 资料来源：YOLOv5 目录 1、前言1.1 模型训练 2、yolov5模型转ONNX模型2.1 环境准备 2.2 输出已训练的模型为ONNX模型 3、Test Time Augmentation (TTA)3.1 Test Normally 3.2 Test with TTA 3.3 Inference with TTA 4、Model Ensembling模微调torchvision 0.3的目标检测模型
微调torchvision 0.3的目标检测模型 本文将微调在 Penn-Fudan 数据库中对行人检测和分割的已预先训练的 Mask R-CNN 模型。它包含170个图像和345个行人实例，说明如何在 torchvision 中使用新功能，以便在自定义数据集上训练实例分割模型。 1.定义数据集 对于训练对象检测的引用脚本，实通过pycocotools获取每个类别的COCO指标
在目标检测任务中，我们常用的评价指标一般有两种，一种是使用Pascal VOC的评价指标，一种是更加严格的COCO评价指标，一般后者会更常用点。在计算COCO评价指标时，最常用的就是Python中的pycocotools包，但一般计算得到的结果是针对所有类别的，例如： Average Precision (AP) @[ IoU=0.50