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今天我们来学习一下 rolo 八的训练和钓友训练,不需要安装任何软件和环境,打开 rolo 综合工具,上一节课我们已经标注完毕了该项目的所有图片。 点击训练栏,工具提供了 v 三、 v 四以及 v 八的训练功能。 v 八训练需要选择,我们训练的环境包现在是空白的,打开 v 八环境目录,将环境包直接解压进去即可。 这里提供了三个环境包,每个环境包大概有三 g, 因为体积大,故未将环境包与软件打包在一起。 切换一下选项,刷新显示, 直接点击开始训练。训练报错了,原因是力巴训练路径需要全英文, 点击项目更名,更改项目名称为英文名字, 重新点击开始训练。 训练框停在此处无法继续,那么我们更换一个环境宝, 训练成功了,接下来我们耐心等待即可。 训练了五十次,耗时两分钟, 下面我们测试一下 b 八模型的效果, 可以看到能够准确识别出目标。 我们测试一下直接识别视频,将视频画面抓图进工具中,可以看到方式一为黑屏抓取失败使用方式二可以抓取进工具中, 点击开始识别。 我们再试一下直接在视频画面上识别 v 八模型,只训练了两分钟即可准确识别目标。 来来来来, 下面演示如何使用代码来调用模型进行识别。首先将模型提取出来,方便代码调用。 点击提取模型, 将 name 模型和 p t 模型复制出来备用, 两个模型均可变死是最好的模型, last 是最后的模型。 代码识别需要调用模块准备好, roof 八模块 准备好,我们要测试识别的图片。 打开异语言,开始写代码来调用模型识别。 首先加载模块, 模块我已经写好了,集合了类似 cpu, gpu 分类识别以及力巴的识别 创建程序及变量。 role of 八类, ulon 八初始化, 填入我们所需要的环境包路径, 其余两个参数可以 不甜。 加载模型, 填入模型文件的路径 识别,模型加载后会返回一个编号,我们可以同时加载多个模型, 任何时候你想用哪个模型识别,就填那个模型对应的缩影编号就行了。 读入我们要 识别的图片, 识别到的结果将会返回到这个参数之中。 开始运行代码, 点击按钮可以看到调试输出已经识别到了结果。 我们把模型路径改成中文,看有没有影响。 没有影响, 下面演示一下如何继续训练, 直接点击继续训练即可, 这样我们就可以随时关闭训练和继续训练了, 这些都是训练生成的文件,边训练边验证识别效果。

手把手教你运行优楼 v 八区域检测代码。哈喽,各位小伙伴,新店文手把手教你运行优楼 v 八区域技术检测。 首先这个功能是官网上一个月更新的,首先我们进入官网来看一下这个远吗?我们打开浏览器,在搜索栏这里输入 tw, 点 c o 回车,然后在这里搜索 u 一八, 右手一把回正,然后看到第一个就是右手一把了,圆满了。 点击进去,用他的区域代码,在这个 example 文件夹这里,我们点击进去,然后看到这个 ulov 八一整 canter, 这里就是区域检测 这里有,点击进去以后这个就是官网的预测效果了,然后对视频进行区域检测,我们来翻译这个文档, 然后他这里也有安装教程的,然后他说下载原码 pro, 我没有来,我们进行原码下载, 找到这个扣的,然后到这个牙刷包就行了, 到时候我把整个源码分享到我的博客里面,你们从我这里下载就行了。好的,这里已经下载完成了,我们打开它要解压到其他目录, 把它放到其他的工作目录, 我这里新建一个文件夹, 英明叫 又容易罢了。然后选中这个文件夹,确定解压,这个就可以擦掉了。 我们进入刚解压的右楼预报文件夹这里。 然后首先我们准备好 ulo 一八的模型 们看着他的文档来操作 example, 这里区域检测, 他要下载一个 ulov 八的模型,之前我已经下载过了,要把它, 但是模型在这里我已经下载过了,就不会下载,到时候我把全部原码分享出去,然后我们用皮外全部打开 uri 八的原码, 右击打开,然后我们准备一个视频, 把这个视频复制一下,到时候我把这个视频也分享出去, 粘贴到这里,谢谢。 因为环境的话,之前的视频有讲解过了,你们按照之前的视频安装环境就行了,我这里已经安装好了,就不用重新再安装,我们直接选用之前安装的环境, 我这里选这个, 选中完等他更新。然后我们进入先跑文件夹这里找到这个区域检测,这里他这里有个文档, 这个就是区域检测的代码了,我们翻译成中文, 他这里是用命令行来运行的,待会我们不用他的方式来运行, 他这里也有参数的解释。这个 sos 就是放视频路径,这这指定你 cpu 还是 gpu 的,我电脑是 cpu 的,就指定为 cpu, 要这里就是指定模型了,你们可以来看一下这个参数, 然后这个就是跨那个区域的坐标了,你们也 也可以更换其他坐标。 我们直接找到一百九十六行这里,然后把这个权重的路径更改一下, 就把这个路径复制就行,这里把它替换掉, ctrl v, 然后再加一个斜杠,英文状态下的斜杠,因为前面加一个二,用来转移斜杠的, 加这个二就是把这个斜杠转换成这个斜杠,因为 windows 它 啊支持的斜杠是用反斜杠,然后这里用 cpu, 也可以不写这个检测的视频路径,我们加一个参数,在这里复制就行,选择 c, 然后 ctrl b, 后面这个就不用了,后面这个参数一定要删掉,不删掉他会报错的。以后把这个视频录进复制过来。 嗯,复制到这里容易,因为前面加一个二,然后这里二加一个加速, 这里就是检测时候那个视频是否显示,我这里是显示,没错,然后这里是保存,我这里就不保存了, 以后我们直接运行, 你看他的效果就是这样, 这个就是他的跟踪线,然后当我们人进入这个区域时候,他会进行技术,你有病,你有病,这个 这个三就是代表在这个区域的目标数量, 然后我们按住 q 键退出。好的,这期视频讲解到这里。 对了,还有一个问题,如果他提示没有这个这个包的话,你就安装这个包,在终端这里安装 pap, 如果环境没有这个包,你就要安装这个包,因为这个包我已经安装了,所以就不用安装。 好的,这里再补充一点,当我们用了一把 环境配置好了之后,我们直接运行的话,他会爆没有这个模块,那这模块就是我们需要下载, 要这里,这里已经选中你那个环境的话,要在这里点终端,要发现前面是 ps 的, 然后就是不行了,这时候我们需要设置一下,在文件这里点击设置, 然后在这个工具这里,然后点击他,然后找到终端,然后下了路径,选择与终端的环境一样,然后确定,然后我们在新的 一个,然后前面就是变成你虚拟环境的名字,变成你虚拟环境的名字,就代表成功进入你这个虚拟环境了,然后他安装了包,就会安装在你的虚拟环境这里了,有很直接 pip 要安装这个包就行了,这里作为一个补充,安装完之后就可以运行了。好的,这里补充完成这期视频讲解到这里,如果有问题的话评论区留言,喜欢的帮我一键三连,谢谢。

手把手教你 ulov 八推理检测。哈喽,各位小伙伴,上一期我们已经单独安装了,拍照时,接下来我们第二步就是下载 ulov 八原码,这里我已经下载好了,到时候你们再 get up 搜索 ulov 八就行了。 第三步直接安装,要了一百了,依赖要了一百了,依赖在这个类似快这个文件他里面已经写好了,这是官网给出的文,安装里面的拍摄依赖就行了。我们直接进入这个目录进行安装, cnd 打开中断 又激活你的虚拟环境。 c o n d a 一起一起一起优龙 v 八,因为优龙 v 八我之前已经创建过了, 数错了, c one d a a c a c t i v a t activity you will be by 幺六成功就进入了幺六一八的虚拟环境。接下来我们安装那个文件, k p install 二二 a q, 这里等待下载就行了,官网这个文件也给出了安装命令,就是这个, 我们这里等待安装就行了,没什么难度。 好的,这里已经安装成功了。接下来我们用 p y 串打开幺六一八的项目,鼠标右击,这里有个用 p y 串打开这个项目, 第一次打开的话,他这个解析器还没有设置,我们需要设置一下解析器, 这里剪辑器设置, 弹出这个窗口,我们添加解析器设置。之前的视频讲解过了,这里就不详细讲解了。 好的,解析器加载完成了,接下来我们进行用 v 八推理 点开 ulov 八的项目,我们看到有一个文件夹叫 out, 这个点开,然后看到 ulo 要要看到一个 v 八点开,然后他这里有很多,比如说分类啊,目标检测还有分割的,我们主要讲解目标检测,点开这个里,点开这里, 然后这里有训练验证预测的代码,我们首先打开 预测的代码,首先需要改的地方就是这里的,这里就是你那个官网的模型,其中官网的模型我已经下载好了,如果你们需要的话,我我也可以发给你们,如果第一次运行的话,他会自动下载的,我已经运行过了, 然后有了一般的配置文件。在哪里呢?在这个 fig 这里, before 这里, before 点样这里。然后模型的话需要复制这个路径就行了。右击复制它的路径一,一定要复制它的角度路路径,然后把这里复制过来。 ctrl v, 还有一个你要检测的照片,检测的照片用官网的照片,官网的照片在 在这里,这里就是他的官网照片,我们选用这张照片进行推理,也是复制他的绝对路径。复制,然后在配置文件这里粘贴就行了。然后我们直接右击 一运行这个 play 的 play days, 嗯,差点找不到这里路径错了, 你看这里多了一个一删掉,你们复制的时候一定要小心一点, 你看他的预测结果,保持在这个目录下面,我们打开看,在这里 v 八这里,你看他已经检测出来了,我们在 在测试这张卡,复制这张的路径到配置文件这里,这个传送 sos 这里跟 ulov 五的差不多,直接运行 他的结果保存在这里,我们 来看一下结果,你看这里已经预测出来了。好的,这期视频讲到这里,如果配置有问题的话,评论区留言,谢谢,喜欢的帮我点个小爱心,谢谢!

ulov 八的数据标注呢?采用原来的 labor amy, 这就可以了。只不过呢,在标完之后的话,我们要把格式自己去转一下啊。他要求的是中心点的 x, 中心点的 y 框的宽度,框的高度。还要注意的是呢,他们都是相对坐标,而不是绝对坐标。