--Faster R-CNN이 상세한, Pytorch 구축 표적 탐지, 자신의 훈련 데이터 집합 - 코드 세계

--Faster R-CNN이 상세한, Pytorch 구축 표적 탐지, 자신의 훈련 데이터 집합

기타 2019-07-31 21:59:07 독서 시간: null

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출처www.cnblogs.com/pengzhi12345/p/11277442.html

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[대상 탐지] YOLOv5 모델은 자체 데이터 세트를 훈련합니다. YOLOv5는 동물 탐지(Pytorch 프레임워크 기반 동물 소와 말 탐지 및 인식)를 구현합니다.

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Pytorch - Pytorch를 사용하여 맞춤형 딥 러닝 네트워크를 구축하고 훈련하는 방법(데이터 세트 사용자 정의 및 로딩, 모델 훈련, 모델 테스트, 모델 저장 및 로딩)을 하나의 문서로 이해합니다.

사용자 지정 대상 탐지 데이터 세트 구축을 위한 요구 사항

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slowfast 자체 구축 데이터 세트의 훈련 로그 정보(업데이트 중?)

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SwinUnet을 사용하여 자신의 데이터 세트 훈련

훈련의 상세한 과정은 자신의 이미지 분류 (Xception, cifar10)

[목표 추적] Yolov5_DeepSort_Pytorch는 자체 데이터를 훈련시킵니다.

YOLOX는 자체 데이터 세트를 훈련합니다(매우 상세함).

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