本文主要是介绍将gidp模块、ipam集成到ultralytics项目中实现gidp-yolov8、ipam-yolov8,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
gdip-yolo与ia-seg都是一种将图像自适应模块插入模型前面,从而提升模型在特定数据下检测能力的网络结构。gdip-yolo提出了gdip模块,可以应用到大雾数据与低亮度数据(夜晚环境),然后用于目标检测训练;ia-seg将ia-yolo中的代码修改了一下修车了ipam模块,应用到低亮度数据(夜晚环境),然后用于语义分割训练。我们可以抽取gdip模块与ipam模块,完全嵌入到ultralytics项目中,以支持ultralytics项目中的任意模型,目前已经验证支持yolov8n-gdip.yaml的使用。后续会补充,gdip-yolov9,gdip-yoloworldv2的训练与使用。
订购本专栏后,可以私信博主要修改好的项目代码。
1、基本环境准备
1、ultralytics库下载安装
打开https://github.com/ultralytics/ultralytics ,下载ultralytics项目代码并解压
在相应的conda环境中进入ultralytics-main目录,执行pip install -e .
,表示安装在本地,支持各种后续修改后的代码生效,具体如下所示
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