首要的任务,是将正样本提取出来,然后才能进行下一步操作
这些代码应该从predict中来学习,在inference的过程中,取得一系列target
所以半监督,首要在于生成target
一部分是置信度大于阈值的,一部分是集体
锐化与正样本学习不需要放在一起,可以分阶段。
直接在模型的输出面进行无脑的锐化
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
基于半监督学习训练yolov7源码+全部数据(课程设计).zip
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2023-10-18
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基于半监督学习训练yolov7.zip (36个子文件)
基于半监督学习训练yolov7
head_annotation.py 3KB
voc_annotation.py 7KB
kmeans_for_anchors.py 6KB
predict.py 9KB
utils
utils.py 3KB
__init__.py 1B
utils_bbox.py 21KB
semi_dataloader.py 12KB
utils_map.py 36KB
dataloader.py 16KB
utils_fit.py 7KB
callbacks.py 10KB
experiment
prediction_test.py 723B
想法.txt 391B
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nets
__init__.py 1B
semi_training.py 32KB
backbone.py 5KB
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yolo.py 14KB
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get_map_coco.py 5KB
coco_annotation.py 4KB
.idea
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vcs.xml 180B
inspectionProfiles
Project_Default.xml 1KB
profiles_settings.xml 174B
modules.xml 274B
.gitignore 182B
img
street.jpg 437KB
summary.py 1KB
requirements.txt 141B
get_map.py 8KB
.gitignore 2KB
train.py 34KB
yolo.py 21KB
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资源评论
- qq_292150032023-11-04总算找到了想要的资源,搞定遇到的大问题,赞赞赞!
- Carttle2024-01-18资源和描述一致,质量不错,解决了我的问题,感谢资源主。
- 2401_834715792024-03-26总算找到了自己想要的资源,对自己的启发很大,感谢分享~
不安分的小女孩
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