在自定义数据集上微调 YOLOv9模型可以显着提高目标检测性能,但这种改进有多显着呢?在这次全面的探索中,YOLOv9在SkyFusion数据集上进行了微调,分为三个不同的类别:飞机、船舶和车辆。通过一系列广泛的实验,包括修改学习率、图像大小和战略性冻结主干网,已经实现了令人印象深刻的mAP50 值0.766 !
这篇研究文章不仅详细介绍了这些重要结果,还提供了对这些实验背后的微调代码的访问。
在自定义数据集上微调 YOLOv9模型可以显着提高目标检测性能,但这种改进有多显着呢?在这次全面的探索中,YOLOv9在SkyFusion数据集上进行了微调,分为三个不同的类别:飞机、船舶和车辆。通过一系列广泛的实验,包括修改学习率、图像大小和战略性冻结主干网,已经实现了令人印象深刻的mAP50 值0.766 !
这篇研究文章不仅详细介绍了这些重要结果,还提供了对这些实验背后的微调代码的访问。
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/526255.html
如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!