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网站后台怎么用ftp打开手机优化器

网站后台怎么用ftp打开,手机优化器,一站式网站,玉林做网站1、目录介绍 主要目录ultralitics(重点) 1、assets目录 这个文件保存了YOLO历史上可以说是最经典的两张图片,供大家测试程序来使用的。 2、cfg 这个文件下面保存了我们的模型配置文件,cfg目录是项目配置的集中地,其…

1、目录介绍

主要目录ultralitics(重点)

1、assets目录

这个文件保存了YOLO历史上可以说是最经典的两张图片,供大家测试程序来使用的。

2、cfg

这个文件下面保存了我们的模型配置文件,cfg目录是项目配置的集中地,其中包括:

datasets文件夹:包含数据集的配置文件,如数据路径、类别信息等(就是我们训练YOLO模型的时候需要的数据集,这里面就保存了部分数据yaml文件,如果训练的时候没有指定数据集就会自动下载其中的数据集文件,但是很容易失败)

models文件夹:

存放模型配置文件,定义了模型结构和训练参数等,这个是我们改进或者基础版本的一个yaml文件配置的地方。

models下面的每个yaml文件代表了不同的yolov8模型配置,具体包括:

data

data/scripts文件,包含了一系列脚本和python文件

-download_weights.sh:用于下载预训练权重的脚本

-get_coco.sh,get_coco128.sh,get_imagenet.sh用于下载coco数据集

engine

该文件夹下面包含与模型训练、评估和推理有关的核心代码

hub

hub文件夹通常用于处理与平台或者服务集成相关的操作,包括:

auth.py 处理认证流程,如API密钥验证或者OAuth流程

session.py管理会话,包括创建和维护持久会话

utils.py包含一些通用工具函数,可能用于支持认证和会话管理功能

models

nn

这个文件夹下面的所有文件,就是定义我们模型中的一些组成构建,之后我们进行改进和优化,增加其他结构的时候都要在对应的文件夹下面改动。

modules文件夹:

init_.py表明此目录是python包

block.py包含了定义神经网络中的基础块,如残差块或者瓶颈块

conv.py卷积层相关的实现

head.py定义网络中的头部,用于预测

transformer.py包含了Transformer模型相关的实现

utils.py提供了cnn时可能用到的辅助函数

autobackend.py用于自动优化的计算后端

tasks.py定义了使用了神经网络完成的不同任务的流程,例如分类、检测或者分割。

solutions

trackers

utils

Yolov8的模型

  • n 表示最小,最快,参数最少的模型,同样也是准确度最低的模型
  • s 型号小,速度和精度平衡好
  • m 中等模型,比推理速度适中的小模型精度更高
  • l 大模型,准确率高,但速度慢
  • x 超大模型,资源密集型应用的最佳精度

Yolov8的网络模型

Yolov8的网络结构主要有以下三部分组成:

backbone:主要用于特征提取,采取一系列的卷积和反卷积层。该部分采用c2f模块作为基本构成单元,该模块具有更少的参数量和更优秀的特征提取能力。具体来说,c2f模块通过更有效的结构设计,较少冗余参数,提高计算效率。此外,Backbone部分还包括一些常见的改进技术,如深度可分离卷积(Depthwise Sperable Convolution)和膨胀卷积(Dilated Convolution),以进一步增强特征提取的能力。

      c2f模块功能介绍,你可以把它想象为一个超级过滤器,他能够从图像中提取一些有用的信息,帮助模型更准确找到和识别出图像中的目标。工作原理图:

nc:类别

scales:模型的大小

backbone:主干网络,用于图像的特征提取

neck:进行特征融合

# [from, repeats, module, args]from:
-n:代表从前n层获得的输入(-1表示前一层)
repeats:
表示网络模块的数量
module
表示网络模块的名称
args:
表示向模块传递的参数
【ch_out,kernel,stride,padding,groups】

http://www.shuangfujiaoyu.com/news/47182.html

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