我想自己建立一个网站,公司网站系统,企业网络营销推广平台,上海大型外贸公司yolov5-6.2增加了分类训练、验证、预测和导出#xff08;所有 11 种格式#xff09;#xff0c;还提供了 ImageNet 预训练的 YOLOv5m-cls、ResNet#xff08;18、34、50、101) 和 EfficientNet (b0-b3) 模型.
官方Git : https://github.com/ultralytics/yolov5
分类模型与…
yolov5-6.2增加了分类训练、验证、预测和导出所有 11 种格式还提供了 ImageNet 预训练的 YOLOv5m-cls、ResNet18、34、50、101) 和 EfficientNet (b0-b3) 模型.
官方Git : https://github.com/ultralytics/yolov5
分类模型与精度 基于Tensorrtx 实现 yolov5 cls 这里就不介绍如何实现了博主写的很详细参考博主大佬就行。 https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx/tree/master/yolov5 主要阐述下实现过程中遇到的问题 转换训练后的模型去预测发现结果是不正确的。使用长和宽比例是1:1的图片预测结果就是正确的。 后来一番鼓捣发现训练的前处理和 tensorrtx 的前处理方式是不一样的所以果断修改了下训练的前处理然后重新训练后结果就正确了。 修改 ./utils/augmentations.py, 将 classify_transforms 方法中, CenterCrop - LetterBox 大家可以尝试下看看是否会遇到一样的问题. (输入的图片长宽不相等) 参考
https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx/tree/master/yolov5https://github.com/ultralytics/yolov5
