YOLOv6訓(xùn)練運(yùn)行教程，魚苗檢測
向AI轉(zhuǎn)型的程序員都關(guān)注了這個(gè)號??????
機(jī)器學(xué)習(xí)AI算法工程 公眾號：datayx
精度與速度遠(yuǎn)超 YOLOv5 和 YOLOX 的新框架
YOLOv6關(guān)鍵技術(shù)介紹
我們統(tǒng)一設(shè)計(jì)了更高效的 Backbone 和 Neck ：受到硬件感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)思想的啟發(fā)，基于 RepVGG style[4] 設(shè)計(jì)了可重參數(shù)化、更高效的骨干網(wǎng)絡(luò) EfficientRep Backbone 和 Rep-PAN Neck。 優(yōu)化設(shè)計(jì)了更簡潔有效的 Efficient Decoupled Head，在維持精度的同時(shí)，進(jìn)一步降低了一般解耦頭帶來的額外延時(shí)開銷。 在訓(xùn)練策略上，我們采用Anchor-free 無錨范式，同時(shí)輔以 SimOTA[2] 標(biāo)簽分配策略以及 SIoU[9] 邊界框回歸損失來進(jìn)一步提高檢測精度。
YOLOv6檢測魚苗
YOLOv6 的訓(xùn)練和YOLOv5 類似
yolov5魚苗檢測計(jì)數(shù)：從數(shù)據(jù)標(biāo)注到訓(xùn)練
下載 yolov6代碼
https://github.com/meituan/YOLOv6
下載已經(jīng)標(biāo)注好的魚苗數(shù)據(jù)集。
數(shù)據(jù)增強(qiáng)代碼和數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)化代碼均和yolov5版的一樣
yolov5魚苗檢測計(jì)數(shù)：從數(shù)據(jù)標(biāo)注到訓(xùn)練
項(xiàng)目全部代碼，數(shù)據(jù)集，標(biāo)注工具，預(yù)訓(xùn)練模型獲取方式：
關(guān)注微信公眾號 datanlp 然后回復(fù) 魚苗 即可獲取。
長按圖片，識別二維碼
按照上面的文章里面的步驟準(zhǔn)備好數(shù)據(jù)集后，安裝這里進(jìn)行以下步驟
https://github.com/meituan/YOLOv6/blob/main/docs/Train_custom_data.md
2.修改 數(shù)據(jù)集配置文件
即在data 目錄下新建一個(gè) yaml 文件，名稱自取。里面按格式填好三項(xiàng)內(nèi)容：
數(shù)據(jù)集images的路徑；
類型數(shù)；
類型名稱。
3.修改模型配置文件，在configs 目錄下
可默認(rèn)配置，這里我選yolov6s
4.修改tools/train.py 里面的相應(yīng)參數(shù)即可開啟訓(xùn)練
5.預(yù)測時(shí)，也是修改tools/infer.py 里面的相應(yīng)參數(shù)即可。
機(jī)器學(xué)習(xí)算法AI大數(shù)據(jù)技術(shù)
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