搞定系列:yolov5训练自己的实例分割模型windows版

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共14节 700人在学 课程详情
  • 课程导论
  • windows上显卡驱动的安装
  • windows上安装cuda和cudnn
  • windows上安装anaconda3
  • yolov5框架的基本介绍
  • 搭建windows上yolov5环境
  • 测试官方模型
  • 使用roboflow标注自己的实例分割数据集
  • 安装labelme工具
  • 使用labelme标注自己的实例分割数据集
  • 将labeme转换成yolov5支持的数据集格式
  • labelme转换数据集脚本代码解读
  • 配置训练参数和训练
  • 测试自己的模型

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    课时介绍

    本节主要介绍如何修改配置参数以及网络参数,并最终让train.py跑起来

    课程介绍

    本课程将带您进入yolov5-6.2面向实例分割框架搭建环境,标注,训练,测试等完整实现过程。主要内容如下

    1、 yolov5框架基本介绍

    2、搭建windows上yolov5环境

    3、用roboflow或者labelme标注自己的数据集

    4、转换数据集

     5、配置参数

    6、参数调节和训练

    7、测试自己的模型

    众所周知,yolov5如今不仅仅是一个目标检测框架,现在已经集成图像分类,实例分割。让我们在cv领域多出一个非常实用深度学习算法框,本课程主要针对实例分割做自己的数据集训练,不对目标检测和图像分类训练做讲解,请同学中注意一下,本课程主要内容,将观看本课程的课程导论,了解课程主要内容和体系结构。

     

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