YOLOv6训练运行教程,鱼苗检测

机器学习AI算法工程

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 ·

2022-07-05 01:02


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机器学习AI算法工程   公众号:datayx



精度与速度远超 YOLOv5 和 YOLOX 的新框架


YOLOv6关键技术介绍

YOLOv6 主要在 Backbone、Neck、Head 以及训练策略等方面进行了诸多的改进:
  • 我们统一设计了更高效的 Backbone 和 Neck :受到硬件感知神经网络设计思想的启发,基于 RepVGG style[4] 设计了可重参数化、更高效的骨干网络 EfficientRep Backbone 和 Rep-PAN Neck。
  • 优化设计了更简洁有效的 Efficient Decoupled Head,在维持精度的同时,进一步降低了一般解耦头带来的额外延时开销。
  • 在训练策略上,我们采用Anchor-free 无锚范式,同时辅以 SimOTA[2] 标签分配策略以及 SIoU[9] 边界框回归损失来进一步提高检测精度。




YOLOv6检测鱼苗



YOLOv6 的训练和YOLOv5 类似


yolov5鱼苗检测计数:从数据标注到训练


  1.  下载 yolov6代码

    https://github.com/meituan/YOLOv6

  

下载已经标注好的鱼苗数据集。

数据增强代码和数据格式转化代码均和yolov5版的一样

yolov5鱼苗检测计数:从数据标注到训练


项目全部代码,数据集,标注工具,预训练模型获取方式:

关注微信公众号 datanlp  然后回复 鱼苗 即可获取。


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按照上面的文章里面的步骤准备好数据集后,安装这里进行以下步骤

https://github.com/meituan/YOLOv6/blob/main/docs/Train_custom_data.md


2.修改 数据集配置文件

即在data 目录下新建一个 yaml 文件,名称自取。里面按格式填好三项内容:

  • 数据集images的路径;

  • 类型数;

  • 类型名称。





3.修改模型配置文件,在configs 目录下

可默认配置,这里我选yolov6s


4.修改tools/train.py 里面的相应参数即可开启训练


5.预测时,也是修改tools/infer.py 里面的相应参数即可。




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