环境检测

Detection是计算机视觉领域的一项重要技术旨在识别图像或视频中的特定目标并确定其位置。

通过训练深度学习模型如卷积神经网络CNN可以实现对各种目标的精确检测。

常见的目标检测任务包括人脸检测、行人检测、车辆检测等。

目标检测在安防监控、自动驾驶、智能零售等领域具有广泛应用前景。

二、YOLOv7介绍

7是YOLO系列目标检测算法的最新版本以其高效的实时性能和出色的检测准确率而备受关注。

YOLOv7在目标检测领域具有显著的创新点和优势以下是对YOLOv7的一些关键介绍

模型优化与技术发展YOLOv7在模型结构、损失函数设计、正负样本匹配等方面进行了优化以适应日益复杂的目标检测任务。

模型结构重参化YOLOv7引入了模型结构重参化通过优化网络中的不同层来提高模型性能减少模型复杂度提高推理速度并提升检测精度。

动态标签分配策略YOLOv7提出了一种新的动态标签分配策略即coarse-to-fine策略有效提高了模型的训练效果。

ELAN高效网络架构YOLOv7采用了名为ELAN的高效网络架构专注于提高模型的推理速度和检测精度。

带辅助头的训练YOLOv7采用了带辅助头的训练方法通过在模型的不同阶段引入额外的监督信息提高检测准确率。

技术原理YOLOv7的技术原理基于深度学习和计算机视觉技术包括输入处理、骨干网络、颈部网络和头部网络其中每个部分都经过了精心设计和优化。

实际应用与前景展望YOLOv7在自动驾驶、安防监控、智能家居等领域具有广泛的应用前景。

性能测试YOLOv7在不同速度和精度的范围内超过了已知的检测器特别是在GPU

模型缩放YOLOv7为不同的GPU设计了不同版本的模型包括边缘GPU、普通GPU和云GPU并针对不同的服务需求进行了模型缩放。

实验与结论YOLOv7在MS

COCO数据集上进行了训练测试证明了其在实时目标检测中的新标杆地位。

三、源码/论文获取

代码https://github.com/WongKinYiu/yolov7

论文https://arxiv.org/abs/2207.02696

四、环境搭建

https://download.pytorch.org/whl/cu116

https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

pip

https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip

https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/4.1

环境检测

这时候说明环境是没问题的了我们可以准备数据集了数据集的格式就是VOC格式中的Main里面的txt文件图片的绝对路径。

直接将YOLO图片路径转成txt单文件

os.path.isdir(file_path):listdir(file_path,

list_name)else:list_name.append(file_path)list_name

path

rE:/dataset/yolov5_dataset/steel_defect_datasets/images/train/.replace(\\,/)

文件夹路径

open(rE:/dataset/yolov5_dataset/steel_defect_datasets/train.txt.replace(\\,/),

for

这时候我们可以看到Main文件下有train.txt和val.txt。

模型训练

这个是因为numpy版本的原因1.24以上的版本没有int了改为inf了换成1.23的版本就好了或者把报错出的int改成inf就可以了,所以requirements.txt中的numpy库建议直接替换成numpy1.23.0这个就没有问题了。

9.2

defaultrF:\python\company_code\Object_detection\yolov7-main\yolov7.pt,

helpinitial