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极市平台:打榜经验分享(卸油作业安全设施识别打榜)

2024-06-03 13:06| 来源: 网络整理| 查看: 265

从极市平台看到,2023.2.26起,视觉AI算法实训加速营本着学习和实践的态度,对卸油作业安全设施识别(https://www.cvmart.net/topList/10585),打榜;最终过关:提交算法通过,现把过程分享,有问题一块解决哈:

提交算法通过基本步骤基本过程:

注册,点击打榜,相中那个参加打榜,工作台进行开发,会有vscode的网页版本,进行代码编写。

Ctrl + `  :  快捷键,打开 命令行模型开发:

   感觉还是适合yolov5,快速又准确,后面再试试yolov8,看看:

 用的模型库是实训老师的:目标检测:https://github.com/daimaohui/cvmart_yolov5 ,按着步骤一步步来,分数应该差不了;

卸油作业安全这个,把测试的ji.py,改成卸油作用的分类后,上分挺快的:

我的第一次出分是  性能分:77.6298  f-score:0.9231

训练的命令行代码是:     

接续训练:# 接着 上一次 继续训练

写好,pt文件夹地址就成:

算法封测:-其实就是把训练结果,转到tensorrt 的C++版本下

同样,也要看实训老师给的教学:

https://blog.csdn.net/qq_35200479/article/details/127761384

也有视频:https://www.bilibili.com/video/BV1bG4y1w7Pj , 看完保证你会,哈哈

现在主要写一下,我觉得主要 注意点吧:

使用的库是:

https://gitee.com/cvmart/ev_sdk_demo4.0_pedestrian_intrusion_yolov5

复制 库,到ev_sdk文件夹下:

修改 阈值,分类类别:

改模型路径:编译:

以下2个都要,进行,不然测试和提交代码,会报错:

对工程,进行编译:

对test 文件夹,进行编译:

测试:单张 图片-命令行

需要把图片,存到/project/inputs/ 文件夹下:

Nms的阈值修改:也可以像cid进行传参数,调试算法测试的时候,性能提不上去,可以这样写,去掉cv图的输出,但要保留 if 判断,不然sdk规范性通过不了:

好啦,就补充这些,有问题请@我,一起解决~



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