目标检测训练自己的数据集,yolov8关键点检测数据集

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SwinTransformer目标检测-训练自己的数据集文章目录1.环境配置(1)安装VS2019(2)创建Conda虚拟环境(3)安装mmcv(4)安装mm检测(5)安装apex2.项目修改3.步入顶部记录1本文是训练YOLOv2的经验总结。我使用YOLOv2来训练我自己的数据集。训练后，当阈值为.25，召回率为95.54%，准确率为97.27%。 。 需要注意的是，这个训练过程

ˇ﹏ˇ 以上步骤就是创建自制数据集的整个过程。如果您在使用labelImg工具进行标注时发现鼠标失控，只需重新打开该工具即可。 2.训练：2.1准备：案例介绍是YOLOv4目标检测，环境是pytorch。由于我自己制作的数据集包含26种目标，所以需要检测这26个目标，所有背景都算作一个目标。 ,所有类别的数量为27,所以修改num_classes=272)配置数量

╯＾╰〉 1.训练文件的配置。将生成的csv和record文件放在新创建的mydata文件夹中，打开object_detection文件夹下的data文件夹，将后缀为.pbtxt的文件复制到tdata文件中。本文是YOLOv2过程中的训练经验总结。我使用YOLOv2来训练我自己的数据集。训练后，当threshold为.25时，Recall值为95.54%，精度为97.27%。 需要注意的是，这个训练过程

部分训练代码如下：训练完成后，会在logs文件下产生模型的权重文件和神经网络模型结构可视化文件。部分模型结构如下：模型测试效果如下：源码下载地址：YOLOv3训练自己的数据集练习2.output_directory为输出模型的路径。最好新建一个文件夹来存放模型。我新建了一个模型，名为gaoyue_detection。）命令执行完毕后，打开gaoyue_detection文件夹，里面的内容如图所示。

上两章详细介绍了SSD目标检测（一）：图片+视频版本对象定位（附源码），SSD目标检测（二）：如何制作自己的数据集（详细说明附源码）。 由于SSD框架是开源代码，自然很多前人都经过研究进行了改进。Swin-transformer纯目标检测训练了自己的数据集。前言具体步骤和过程1.基本修改1.修改类别名称（两处）2.修改类别图3.修改数据集路径4.修改训练练习参数5.修改