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绘图 绘制注释 Ultralytics 包含一个注释器类，可用于注释任何类型的数据。它最容易用于对象检测边界框、姿势关键点和定向边界框。 Ultralytics 扫频注释 Python 使用YOLO11 🚀 的示例 Python import cv2 from ultralytics import 阅读全文
posted @ 2025-03-03 08:33
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缩放盒 当向上或向下缩放图像时，可以使用 ultralytics.utils.ops.scale_boxes. import cv2 as cv import numpy as np from ultralytics.utils.ops import scale_boxes image = cv.i 阅读全文
posted @ 2025-03-03 08:32
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边界框 边界框（水平）实例 要管理边界框数据，可使用 Bboxes 类将有助于在方框坐标格式之间进行转换、缩放方框尺寸、计算面积、包含偏移等！ import numpy as np from ultralytics.utils.instance import Bboxes boxes = Bboxe 阅读全文
posted @ 2025-03-03 08:32
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公用设施 图像压缩 将单个图像文件压缩至更小尺寸，同时保留其宽高比和质量。如果输入图像小于最大尺寸，则不会调整其大小。 from pathlib import Path from ultralytics.data.utils import compress_one_image for f in Pa 阅读全文
posted @ 2025-03-03 08:31
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将 COCO 转换为YOLO 格式 用于将 COCO JSON 注释转换为适当的YOLO 格式。用于对象检测（边界框）数据集、 use_segments 和 use_keypoints 都应 False from ultralytics.data.converter import convert_c 阅读全文
posted @ 2025-03-03 08:31
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可视化数据集注释 该功能可在训练前将YOLO 图像上的注释可视化，帮助识别和纠正可能导致错误检测结果的任何错误注释。它能绘制边界框，用类别名称标注对象，并根据背景亮度调整文本颜色，以提高可读性。 from ultralytics.data.utils import visualize_image_a 阅读全文
posted @ 2025-03-03 08:30
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数据 自动标签/注释 数据集标注是一个非常耗费资源和时间的过程。如果您有一个在合理数据量上训练过的YOLO 物体检测模型，您就可以使用它来自动标注附加数据（分割格式）。 SAM来自动标注附加数据（分割格式）。 from ultralytics.data.annotator import auto_a 阅读全文
posted @ 2025-03-03 08:29
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yolov10 环境准备涉及Python代码编写工具和Anaconda环境的集成。首先，需要选择合适的代码编译器，如PyCharm或VSCode，并可参考相关安装教程。其次，Anaconda用于管理虚拟环境，解决在深度学习任务中不同模型对Python版本和依赖包的需求冲突。通过Anaconda，可以 阅读全文
posted @ 2025-03-03 08:28
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如何设置训练YOLO 模型的学习率？ 学习率 (lr0)对优化至关重要。常见的起点是 0.01 新元或 0.001 亚当。监控训练指标并在必要时进行调整非常重要。使用余弦学习率调度器 (cos_lr）或热身技巧（warmup_epochs, warmup_momentum) 在训练过程中动态修改速率 阅读全文
posted @ 2025-03-03 08:27
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如何在训练过程中提高YOLO 模型的性能？ 要提高YOLO 模型的性能，需要调整超参数，如批量大小、学习率、动量和权重衰减。调整增强设置、选择合适的优化器以及采用提前停止或混合精度等技术也会有所帮助。有关训练设置的详细指导 YOLO 模型准确性需要考虑哪些关键超参数？ 影响YOLO 模型准确性的关键 阅读全文
posted @ 2025-03-03 08:26
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