22306班
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5. 9月18日 图像标注工具 labelme与labelu
5. 9月18日 图像标注工具 labelme与labelu labelme labelme是图形图像注释工具，它是用Python编写的，并将Qt用于其图形界面。说直白点，它是有界面的， 像软件一样，可以交互，但是它又是由命令行启动的，比软件的使用稍微麻烦点。其界面如下图： 它的功能很多，包括： 对
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4. 9月18日 YOLO效果测试2
4. 9月18日 YOLO效果测试2 接上一课内容 模型效果验证 1. 对图片进行验证 from ultralytics import YOLO
model = YOLO('best.pt')
if __name__ == '__main__':
results = model.pred
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9月12日 YOLO训练与效果测试
3. 9月12日 YOLO训练与效果测试 必须建立在上一个实验已经正确完成的情况下 必须建立在上一个实验已经正确完成的情况下 必须建立在上一个实验已经正确完成的情况下 1. 模型训练 #coding:utf-8
from ultralytics import YOLO
# 加载预训练模型
mod
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2. 9月11日 YOLO环境安装与数据准备
2. 9月11日 YOLO环境安装与数据准备 YOLO介绍 YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，它的核心思想是将目标检测任务转换为一个单次推断问题。与传统的目标检测方法不同，YOLO算法通过一个统一的神经网络同时预测图像中的目标位置和类别。这种设计使得YOLO能