最近是刚刚训练yolov7模型，但是只会一股脑的训练是不行的，要懂得训练多少epoch，以及通过哪些指标来查看训练的效果如何，现在这几天的经验总结一下。本实验以person为例子，分别训练100epoch、60epoch、50epoch训练经验：由于并不知道到底训练多少epoch效果比较好，所以现在先设置成100。（这几天查询资料得出来的结论一般50多就差不多了）1、关于yolov7训练结果的文件解析一、weights也就是训练好的模型，一般使用best.pt去进行推理 包括best.pt和last.pt，以及默认25epoch保存一次模型，以及保存最后5个epoch的模型二、 confusi
目录前言一、难点分析二、实现流程1.DNF窗口位置获取2.获取训练数据3.数据标注4.数据格式转换5.数据训练5.刷图逻辑编写前言这是一篇不务正业的研究，首先说明，这不是外挂！这不是外挂！这不是外挂！这只是用ai做图像识别、目标检测然后通过模拟键鼠实现的一个外部自动化脚本。求生欲极强！哈哈哈哈一、难点分析 在不读取内存又想拿到信息的情况下，只有走图像识别一条路了。一个完整的刷图应该包括打怪，拾取物品，找门过图。那么YOLOV7的轻量级框架能支持140fps的图像实时解析，必定非常符合我们的要求。 剩下的难点就是怎么让人物移动的固定坐标点，怎么设计打怪逻辑，怎么读取技能cd时
目录前言一、难点分析二、实现流程1.DNF窗口位置获取2.获取训练数据3.数据标注4.数据格式转换5.数据训练5.刷图逻辑编写前言这是一篇不务正业的研究，首先说明，这不是外挂！这不是外挂！这不是外挂！这只是用ai做图像识别、目标检测然后通过模拟键鼠实现的一个外部自动化脚本。求生欲极强！哈哈哈哈一、难点分析 在不读取内存又想拿到信息的情况下，只有走图像识别一条路了。一个完整的刷图应该包括打怪，拾取物品，找门过图。那么YOLOV7的轻量级框架能支持140fps的图像实时解析，必定非常符合我们的要求。 剩下的难点就是怎么让人物移动的固定坐标点，怎么设计打怪逻辑，怎么读取技能cd时
非常感谢作者midasklr的开源项目！源码地址：midasklr/yolov5ds:multi-taskyolov5withdetectionandsegmentation(github.com)https://github.com/midasklr/yolov5ds关于作者：CSDN：MidasKing的博客_CSDN博客-目标检测,python,opencv领域博主GitHub：midasklr(github.com) 参考博文：yolov5ds/READMECH.mdatmain·midasklr/yolov5ds(github.com)Yolov5同时进行目标检测和分割分
非常感谢作者midasklr的开源项目！源码地址：midasklr/yolov5ds:multi-taskyolov5withdetectionandsegmentation(github.com)https://github.com/midasklr/yolov5ds关于作者：CSDN：MidasKing的博客_CSDN博客-目标检测,python,opencv领域博主GitHub：midasklr(github.com) 参考博文：yolov5ds/READMECH.mdatmain·midasklr/yolov5ds(github.com)Yolov5同时进行目标检测和分割分
一、环境配置和源码安装首先你需要配置好pytorch环境，本文不再详细阐述，若未配置好环境，可以参考我的另一篇博客：https://blog.csdn.net/liujiahao123987/article/details/128743017yolov8的安装可参考：https://blog.csdn.net/weixin_44120785/article/details/128681117二、下载AndroidStudio官网链接：https://developer.android.google.cn/自行配置AS环境（这方面我不是很熟，只是会用，如果没弄好，欢迎提问交流）三、下载ncnn-
一、环境配置和源码安装首先你需要配置好pytorch环境，本文不再详细阐述，若未配置好环境，可以参考我的另一篇博客：https://blog.csdn.net/liujiahao123987/article/details/128743017yolov8的安装可参考：https://blog.csdn.net/weixin_44120785/article/details/128681117二、下载AndroidStudio官网链接：https://developer.android.google.cn/自行配置AS环境（这方面我不是很熟，只是会用，如果没弄好，欢迎提问交流）三、下载ncnn-
前言：最近在学习一些rk3588相关的东西，趁着这个项目，把学习的相关东西整合下，放到一个项目里面，巩固学习的知识。项目名称：yolov5识别图像、ffmpeg发送到rtmp服务器功能：1、opencv读取usb摄像头，使用RK3588自带的NPU推理yolov5s算法，识别图像 2、使用ffmpeg，将处理的图像进行压缩成h264格式，发送到rtmp服务器上。 2023.3.4补充： 这两天搞了一下OpenCL相关的，顺带在rk3588上运行了一下。对项目的图像转化部分做了一个调整。以前用的是OpenCV提供API，将BGR转化为RBG格式，现在用OpenCL调用GPU转化。
前言：最近在学习一些rk3588相关的东西，趁着这个项目，把学习的相关东西整合下，放到一个项目里面，巩固学习的知识。项目名称：yolov5识别图像、ffmpeg发送到rtmp服务器功能：1、opencv读取usb摄像头，使用RK3588自带的NPU推理yolov5s算法，识别图像 2、使用ffmpeg，将处理的图像进行压缩成h264格式，发送到rtmp服务器上。 2023.3.4补充： 这两天搞了一下OpenCL相关的，顺带在rk3588上运行了一下。对项目的图像转化部分做了一个调整。以前用的是OpenCV提供API，将BGR转化为RBG格式，现在用OpenCL调用GPU转化。
【YOLOv8训练】使用自定义数据集训练YOLOv8模型（详细版教程，调参必看），包含环境搭建/数据准备/模型训练/预测/验证/导出等0.引言1.环境准备2.数据准备（1）指定格式存放数据集（2）按比例划分数据集（3）将xml文件转换成YOLO系列标准读取的txt文件（4）查看自定义数据集标签类别及数量（5）修改数据加载配置文件3.模型训练/验证/预测/导出（1）模型训练单卡训练多卡训练（2）模型验证（3）模型预测（4）模型导出0.引言YOLOv8随着2023一块来了~刚开赶紧打开仓库尝尝鲜，本次升级主要更新了如下部分：更友好的安装/运行方式速度更快、准确率更高新的backbone，将YOLO
