YOLO4模型文件详解：配置、模型、类别名称一览

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yolo4
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资源摘要信息: "yolo4-model.zip"文件是一个包含了与YOLO（You Only Look Once）版本4相关配置文件、模型权重以及类别名称等必要组件的压缩文件。YOLO是一种广泛使用的实时对象检测系统，特别适合在视频流中识别和定位多个对象。YOLO4作为其发展到第四代的产品，改进了前代版本的准确率和速度。 在"yolo4-model.zip"中，我们可以预期以下几点关键知识点： 1. YOLO算法简介：YOLO算法将对象检测任务作为一个回归问题来解决，将输入图像划分为一个个格子，每个格子负责预测中心点落在此格的物体。每个格子预测多个边界框和这些框的置信度，置信度反映了框中是否含有物体以及预测的准确度。同时，每个格子还会预测每个类别的概率。 2. YOLO版本演进：YOLO从最初的1.0版本开始，经历了多个版本的迭代和优化。YOLOv4是这些版本中的一个，它引入了一系列先进的技术和改进措施，比如Mosaic数据增强、自对抗训练、空间金字塔池化、CSPNet等，以提高检测的准确率和速度。 3. 配置文件：配置文件通常是一个文本文件，用来定义模型的网络结构和训练参数。这些配置文件对于理解模型架构和后续的训练过程至关重要。在YOLO4中，配置文件会详细描述了卷积层、池化层、全连接层等的排列组合以及参数设置。 4. 模型权重：模型权重是指在训练过程中学习得到的参数值。这些权重是模型能够进行准确预测的关键。YOLO4模型权重的压缩包中将包含这些重要的参数值，包括卷积核的权重和偏置值等。 5. 类别名称文件：类别名称文件通常是一个列表文件，列出了模型所能够识别的所有对象类别。在实际应用中，这个文件使得用户能够将模型的输出转换为人类可读的标签，比如“汽车”、“猫”、“自行车”等。 6. YOLO4的改进点：YOLO4相对于YOLO3的改进包括但不限于优化的网络架构、更丰富的数据增强技术、更有效的损失函数设计等。这些改进使得YOLO4在保持快速响应的同时，还能达到较高的准确率。 7. YOLO4的应用场景：YOLO4的应用范围非常广泛，适用于需要实时对象检测的各种场景，如自动驾驶、视频监控、安全检测、医疗影像分析、工业检测等。 了解并使用"yolo4-model.zip"文件，意味着可以快速部署YOLO4模型进行对象检测任务，无需从头开始配置和训练模型，极大地节约了时间和资源。研究者和开发者可以利用这些资源进行进一步的改进和创新，例如优化模型结构、改进训练方法或拓展模型在新的领域应用。

keras-yolo3-master.zip

2020-05-21 上传
本项目“keras-yolo3-master.zip”提供了使用Keras框架实现的YOLOv3算法，这是一个非常实用的学习和应用资源。 Keras是一个高级神经网络API，它能够运行在TensorFlow、Theano和CNTK等后端之上。Keras的易用性和灵活...

yolov7-tiny.conv.87.zip

2023-12-15 上传
"yolov7-tiny.conv.87.zip"这个压缩包中包含的就是训练好的YOLOv7-tiny模型权重文件"yolov7-tiny.conv.87"和使用说明。 YOLOv7-tiny的核心改进在于网络结构的优化。相比于早期的YOLO版本，YOLOv7-tiny引入了SPP-...

snpe-1.50.0.zip

2024-01-04 上传
5. **工具**：可能包含模型转换工具，如SNPE Model Converter，用于将常见的深度学习框架（如TensorFlow、Caffe等）的模型转换为SNPE兼容的格式。 6. **配置文件**：可能有示例配置文件，用于设置模型优化参数，如...

import json import base64 from PIL import Image import io import cv2 import numpy as np from ultralytics import YOLO import supervision as sv def init_context(context): context.logger.info("Init context... 0%") model_path = "yolov8m-seg.pt" # YOLOV8模型放在nuclio目录下构建 model = YOLO(model_path) # Read the DL model context.user_data.model = model context.logger.info("Init context...100%") def handler(context, event): context.logger.info("Run yolo-v8-seg model") data = event.body buf = io.BytesIO(base64.b64decode(data["image"])) threshold = float(data.get("threshold", 0.35)) context.user_data.model.conf = threshold image = Image.open(buf) yolo_results = context.user_data.model(image, conf=threshold)[0] labels = yolo_results.names detections = sv.Detections.from_yolov8(yolo_results) detections = detections[detections.confidence > threshold] masks = detections.xy conf = detections.confidence class_ids = detections.class_id results = [] if masks.shape[0] > 0: for label, score, mask in zip(class_ids, conf, masks): # 将mask转换为轮廓 contours, _ = cv2.findContours(mask.astype(np.uint8), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: points = [] for point in contour: x = point[0][0] y = point[0][1] points.append([x, y]) results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": points, "type": "polygon",}) return context.Response(body=json.dumps(results), headers={}, content_type='application/json', status_code=200)不用supervision 包 用别的方式解析

2023-07-16 上传
model = YOLO(model_path) # Read the DL model context.user_data.model = model context.logger.info("Init context...100%") def handler(context, event): context.logger.info("Run yolo-v8-seg model...

def handler(context, event): context.logger.info("Run yolo-v8-seg model") data = event.body buf = io.BytesIO(base64.b64decode(data["image"])) threshold = float(data.get("threshold", 0.35)) context.user_data.model.conf = threshold image = Image.open(buf) yolo_results = context.user_data.model(image, conf=threshold)[0] labels = yolo_results.names detections = sv.Detections.from_yolov8(yolo_results) detections = detections[detections.confidence > threshold] masks = detections.xy conf = detections.confidence class_ids = detections.class_id results = [] if masks.shape[0] > 0: for label, score, mask in zip(class_ids, conf, masks): # 将mask转换为轮廓 contours, _ = cv2.findContours(mask.astype(np.uint8), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) for contour in contours: points = [] for point in contour: x = point[0][0] y = point[0][1] points.append([x, y]) results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": points, "type": "polygon",})不用这个包了 解析mask掩码

2023-07-16 上传
context.logger.info("Run yolo-v8-seg model") data = event.body buf = io.BytesIO(base64.b64decode(data["image"])) threshold = float(data.get("threshold", 0.35)) context.user_data.model.conf = ...

def handler(context, event): context.logger.info("Run yolo-v8 model") data = event.body buf = io.BytesIO(base64.b64decode(data["image"])) threshold = float(data.get("threshold", 0.35)) context.user_data.model.conf = threshold image = Image.open(buf) yolo_results = context.user_data.model(image, conf=threshold)[0] labels = yolo_results.names detections = sv.Detections.from_yolov8(yolo_results) detections = detections[detections.confidence > threshold] boxes = detections.xyxy conf = detections.confidence class_ids = detections.class_id results = [] if boxes.shape[0] > 0: for label, score, box in zip(class_ids, conf, boxes): xtl = int(box[0]) ytl = int(box[1]) xbr = int(box[2]) ybr = int(box[3]) results.append({ "confidence": str(score), "label": labels.get(label, "unknown"), "points": [xtl, ytl, xbr, ybr], "type": "rectangle",}) return context.Response(body=json.dumps(results), headers={}, content_type='application/json', status_code=200)改成yolov8分割模型

2023-07-16 上传
context.logger.info("Run yolo-v8 segmentation model") data = event.body buf = io.BytesIO(base64.b64decode(data["image"])) threshold = float(data.get("threshold", 0.35)) # 加载模型 model = ...

yolov8训练pose

2023-09-06 上传
可以使用代码`model = YOLO('yolov8n-pose.pt')`导入模型。 2. 配置训练数据：根据所需的数据集和配置文件，设置训练数据。可以使用代码`model.train(data='coco8-pose.yaml', epochs = 10)`来加载数据和训练模型，...

yolov5出现Can't get attribute 'DetectionModel' on <module 'models.yolo' from 'E:\\pig_behavior\\prune\\yolov5prune-6.0\\models\\yolo.py'>

2023-08-26 上传
具体来说，你在模块'models.yolo'中找不到'DetectionModel'属性。这可能是因为你使用的模型版本与代码版本不匹配导致的。 为了解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤： 1. 检查你使用的代码版本和模型版本是否一致...

yolov5更换主干网络fasternet

2023-08-26 上传
5. 修改ultralytics/yolo/cfg/default.yaml文件的'--model'默认参数，或者使用指令直接开始训练。 综上所述，以上是在YOLOv5中更换主干网络为Fasternet所需的步骤。<span class="em">1</span><span class="em">2...

使用python写一段代码，使用yolo训练好的.pt模型对文件夹里的图像进行推理，按不同类别推理结果将图像复制到不同类别命名的文件夹中

2024-11-11 上传
for box, label in zip(boxes, labels): x1, y1, x2, y2 = box.tolist() class_label = output_dirs[str(label.item())] # 创建类别文件夹如果不存在 if not os.path.exists(class_label): os.makedirs(class...
程序员欣宸
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