【光电智造】基于YOLOv9的自定义数据集目标检测

今日光电 2024-04-14 19:16

今日光电

     有人说,20世纪是电的世纪,21世纪是光的世纪;知光解电,再小的个体都可以被赋能。追光逐电,光赢未来...欢迎来到今日光电!




----追光逐电 光赢未来----

准确性和性能

MSCOCO 数据集上实时目标检测器的比较

YOLOv9 模型有四个变体,根据参数计数进行分类:




代码详情

from ikomia.dataprocess.workflow import Workflowimport os

#----------------------------- Step 1 -----------------------------------## Create a workflow which will take your dataset as input and# train a YOLOv9 model on it#------------------------------------------------------------------------#wf = Workflow()
#----------------------------- Step 2 -----------------------------------## First you need to convert the COCO format to IKOMIA format.# Add an Ikomia dataset converter to your workflow.#------------------------------------------------------------------------#
dataset = wf.add_task(name="dataset_coco")
dataset.set_parameters({ "json_file":"Path/To/Dataset/train/_annotations.coco.json", "image_folder":"Path/To/Dataset/train", "task":"detection", "output_folder":os.getcwd()+"/dataset"})
#----------------------------- Step 3 -----------------------------------## Then, you want to train a YOLOv9 model.# Add YOLOv9 training algorithm to your workflow#------------------------------------------------------------------------#
train = wf.add_task(name="train_yolo_v9", auto_connect=True)train.set_parameters({ "model_name":"yolov9-c", "epochs":"50", "batch_size":"8", "train_imgsz":"640", "test_imgsz":"640", "dataset_split_ratio":"0.8", "output_folder":os.getcwd(),})
#----------------------------- Step 4 -----------------------------------## Execute your workflow.# It automatically runs all your tasks sequentially.#------------------------------------------------------------------------#wf.run()

from ikomia.dataprocess.workflow import Workflowfrom ikomia.utils.displayIO import display
# Create your workflow for YOLO inferencewf = Workflow()
# Add the YOLOv9 algorithm to your workflowyolov9 = wf.add_task(name="infer_yolo_v9", auto_connect=True)
yolov9.set_parameters({ "model_weight_file":"Path/To/[Timestramp]/weights/best.pt", "class_file":"Path/To/[Timestramp]/classes.yaml", "conf_thres":"0.3", "iou_thres":"0.25"})
# Run on your imagewf.run_on(url="https://pbs.twimg.com/ext_tw_video_thumb/1660454979298115585/pu/img/A_Jrl2uawkkDi_Kf.jpg")# wf.run_on(path=os.getcwd()+"/test/youtube-128_jpg.rf.2723e31eec77e1ff7b73c45c625082f6.jpg")
# Get the object detection image outputimg_bbox = yolov9.get_image_with_graphics()
# Displaydisplay(img_bbox)

我们的模型成功识别了球员、裁判和篮筐、球队得分、周期和剩余时间。

来源:UCS优势



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