YOLO не может обнаружить цель после получения отягощений во время тренировки.

  1. Создав собственный набор данных и запустив файл train.py, вы можете получить собственный файл веса.

  1. Внесите файл веса в файлDetect.py и обнаружите, что он может запускаться, но цель на картинке и видео не распознается.

3. Версия opencv-python слишком высокая. Я посмотрел и оказалось, что версия уже 4.6. Я предполагаю, что проблема с версией opencv-python, но в результате она все еще не работает. т работаю.

https://blog.csdn.net/adai5210/article/details/128271384?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_utm_term~default-2-128271384-blog-125722979.pc_relevant_vip_default&spm=1001 .2101. 3001.4242.2&utm_relevant_index=5

4. Добавляем: cudnn.benchmark=True в define.py — бесполезно.

https://blog.csdn.net/hh571050143/article/details/119984840?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7ERate-1-11998484 0-блог- 128271384.pc_relevant_vip_default & Dynem_1-utm_source = Distruict.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7Eblogcommendfrombaidu%7here-119984840-blog-128271384.pc_relevant_vip_vamefalt_velablet_vamevailt_vameev_veel_vameev_veel_velablet_vamev.

5. Недостаточно количества раз обучения, увеличьте его до 300, parser.add_argument('--epochs', type=int, default=300)

https://blog.csdn.net/todo_cct/article/details/125722979?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=yolov5%E7%9A%84%E7%9B%AE%E6%A0%87%E6%97% A0%E6%B3%95%E8%AF%86%E5%88%AB&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-9-125722979.142^v73^control,201^v4^ add_ask,239^v2^insert_chatgpt&spm=1018.2226.3001.4187

Результат - ОК

Таким образом, увеличение количества тренировок действительно поможет улучшить уровень распознавания.

Supongo que te gusta

Origin blog.csdn.net/qq_56508207/article/details/129543912
Recomendado
Clasificación