ターゲット検出が再びアップグレードされました! YOLOv8 モデルのトレーニングとデプロイ - コードワールド

ターゲット検出が再びアップグレードされました! YOLOv8 モデルのトレーニングとデプロイ

開発 2023-04-08 21:54:54 訪問数: null

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転載: blog.csdn.net/weixin_62075168/article/details/128655874

ターゲット検出が再びアップグレードされました! YOLOv8 モデルのトレーニングとデプロイ

Yolov8 ターゲット検出

[ターゲット検出実験シリーズ] AutoDL オンライン GPU サーバーのレンタルプロセスと Pycharm ソフトウェアを使用してモデルトレーニングのためにサーバーにリモート接続する方法 (超詳細な例として Pycharm リモートトレーニング Yolov5 プロジェクトを取り上げます)

yolov5 は、rknn モデルと 3588 プラットフォームのデプロイメントをトレーニングおよび生成します

[yolov8] YOLOv8 を 0 から構築してデプロイ、環境インストール + 推論 + カスタムデータセット構築とトレーニング、1 時間でマスター

YOLOv8 は独自のデータセットをトレーニングし、10 秒で学習します。Xiaobai Yiwen は YOLOv8 トレーニングの全プロセスを学びます! 小白に適応する

Yolov8 を使用したオブジェクト検出と独自のデータセットのトレーニング

Yolov8 は独自のデータセットをトレーニングします (トレーニングに注釈が付けられています)

カスタムデータセットを使用して YOLOv8 モデルをトレーニングします (AutoDL コンピューティングパワークラウドプラットフォームに基づいており、無料のソースコード、データセット、PYQT-GUI インターフェイスが含まれています)

YOLOv8 トレーニングカスタムデータセット

YOLOv8 ターゲット検出と画像トリミング

yolov8 は独自の秋データセットをトレーニングします

YOLOv8 モデルのトレーニング (使いやすく、学びやすい)

YOLOV8のトレーニングと学習の記録

【ターゲット検出】YOLOv8学習記録

2023 年の最新 - yolov8 を使用して独自のデータセットをトレーニングする

YOLOv8 チュートリアルシリーズ: 3. K 分割交差検証 - ラベル付きデータのすべての部分を最大限に活用します (yolov8 ターゲット検出 + k 分割交差検証メソッド)

Yolov5 はデータセットを作成し、ターゲット検出モデルをトレーニングします

注意メカニズム: Yolov8 のトリプレット注意モジュール、プラグアンドプレイに基づいて、効果は cbam と se よりも優れており、増加ポイントは明らかです。

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[ターゲット検出] YOLOv5 モデルは独自のデータセットをトレーニングします。YOLOv5 は動物検出 (pytorch フレームワークに基づく動物の牛と馬の検出と認識) を実装します。

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