模型复现 | YOLOR入门教程
一、模型介绍
YOLOR模型于2021年由开发者Chien-Yao Wang, I-Hau Yeh, Hong-Yuan Mark Liao在《You Only Learn One Representation: Unified Network for Multiple Tasks》提出。YOLOR 是最新的最先进的对象检测模型,比 YOLOv4、Scaled YOLOv4、YOLOv5 和 PP-YOLOv2 更好更快!在本教程中,我将向您展示如何在图像和视频上安装和运行 YOLOR 对象检测。您可以在 CPU 或 CUDA 支持的 GPU(仅限 Nvidia)上运行它。我在 CPU 上达到了 3 FPS,在 GPU (1080Ti) 上达到了 15 FPS。
接下来我们一起看看如何快速进行论文复现吧!
二、创建实例
首先打开极链AI云的官网,选择模型创建实例:
https://cloud.videojj.com/model?source=csdn
由于平台已经配置了YOLOR的模型库,所以能够一键创建实例,轻松又便捷~
三、论文复现
1、准备coco128数据集(官网是coco数据集,如有需要,可命令行自行输入):
注:/root/yolor路径下的labels和images文件需要先自行创建后,再软连接数据集,否则会出现权限问题,造成模型跑不同的情况哦~
2、在/root/yolor路径下,输入训练代码:
训练效果如下:
3、在/root/yolor路径下,输入推断如下:
推断效果如下:
到这里,我们就已经完成了yolor的整个复现成果~具体的模型简介和代码可以在模型详情页查看
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