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prefacio
YoloV5 realiza la tarea de detección de objetivos, pero cuando necesitamos detectar el objetivo en la imagen y clasificar la imagen de acuerdo con la imagen completa , podemos agregar una rama de clasificación antes del cabezal de detección de Yolo-Detect, para que podamos compartir la situación de Backbone A continuación se implementan tareas de detección y tareas de clasificación. A continuación se describe en detalle el método de operación para agregar ramas de clasificación .
1. Preparación de datos
Como se muestra en la figura a continuación, para el archivo yolov5 label.txt, simplemente agregue una etiqueta de categoría (0, 1, 2...) en la primera línea, y la segunda línea comienza con la etiqueta del cuadro de destino bbox
2. Modificar el código en la entrada de datos
Agregar una rama de clasificación a la etiqueta de la etiqueta
3. Modificación de la red
4. Conecte la salida y la etiqueta del modelo para calcular la pérdida
5. El resultado final de visualización
El yolo original genera 3 cabezales de detección y, después del aumento, genera una rama de clasificación adicional
Resumir
Solo anótelo brevemente, porque la versión de yolo también se actualiza constantemente, si no hay una descripción detallada, simplemente marque la modificación principal, si hay un requisito de modificación similar. Puede referirse aproximadamente a la idea. No se puede copiar en su totalidad.