YOLOv8是Ultralytics开发的 YOLO(You Only Look Once)物体检测和图像分割模型的最新版本,详细介绍可以参考Ultralytics发布的网址,可以通过ultralytics python 包获取代码,暂时还没有官方公布代码 安装ultralytics python包 pip install -i https://test.pypi.org/simple
一、准备深度学习环境 本人的笔记本电脑系统是:Windows10YOLO系列最新版本的YOLOv8已经发布了,详细介绍可以参考我前面写的博客,目前ultralytics已经发布了部分代码以及说明,可以在github上下载YOLOv8代码,代码文件夹中会有requirements.txt文件,里面描述了所需要的安装包。 本文最终安装的pytorch版本是1.8.1,torchvision版本是0
目录 1、IoU 1.1 什么是IOU 1.2 IOU代码 2、GIOU 2.1 为什么提出GIOU 2.2 GIoU代码 3 DIoU 3.1 为什么提出DIOU 3.2 DIOU代码 4 CIOU 4.1 为什么提出CIOU 4.2 CIOU代码 5 EIOU 5.1 为什么提出EIOU 5.2 EIO
目录 1 Res2Net 2 YOLOv5中添加Res2Net block 2.1 common.py配置 2.2 yolo.py配置 2.3.3 创建添加Res2Net block模块的YOLOv5的yaml配置文件 1 Res2Net 关于代表性计算机视觉任务的进一步消融研究和实验结果,即目标检测,类激活 mapping和显著目标检测,进一步验证了Res2N
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