yolo进行识一个物体两个特征比如说我想识别桶颜色和形状，能再一次标注中标注上两个特征吗？例如红色桶，我直接标注red bucket这样进行训练能够识别出两个特征吗？我一直以为能一次训练出两个特征，但是现在有点怀疑了。
1条回答 默认 最新
关注不是说你说它是red bucket就认识了，一般还要标注出桶的坐标，red的范围
本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏举报
分享
- 2022-12-24 23:09回答 1 已采纳 在使用单机多卡训练的情况下，由于模型的结构被封装在了DistributedDataParallel模块中，因此在访问模型的层时应该使用model.module.children而不是model.chi
- 2022-12-23 21:17回答 1 已采纳 你可以在视频中标记出四家店铺的区域，然后使用 YOLO 算法来检测图像中的目标（如人）。使用 OpenCV 的 cv2.pointPolygonTest() 函数来判断检测到的目标是否在某个区域内。如
- 2021-07-29 16:06回答 2 已采纳 用滑动窗口，620x620大小,h和w步长可以设置成600（20像素重叠，用于保证物体完整），用窗口图片遍历全部大图检测，然后把结果加上窗口偏移值显示会原来的图片。
- 2022-08-08 14:20Xavier 文的博客 YOLO是目前比较流行的物体检测算法，有着体积小，检测准确度高的强大优点。这里对YOLO的核心思想知识点，使用可视化的方法做一总结。
- 2022-03-21 18:12回答 2 已采纳 下个labelimg，画框标注，https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/details/121939535
- 2021-12-10 15:26回答 1 已采纳 top, left, bottom, right = boxf.write("%s %s %s %s %s %s\n" % (predicted_class, score[:6], str(int(l
- 2022-10-25 09:11回答 2 已采纳 显存沾满说明有调用，只不过瓶颈不在GPU，而是你的其他部分，也就是常说的木桶效应，比如你这个明显就是内存不足导致的。另外，很多人有个误解，说GPU使用率不高，是不是没调用，但是实际上这里显示的一般是平
- 2023-12-23 15:232. ** Darknet-53**：YOLO v3采用了Darknet-53作为基础网络结构，这是一个深度残差网络，包含53个卷积层，提高了特征提取的能力，从而增强了模型的识别精度。 3. **Feature Pyramid Network (FPN)**：虽然YOLO v3并...
- 2022-09-08 10:56回答 1 已采纳 并不是哦，保存结果再官方例程文件是有写得，c端和python都是一样的，用探针，而且c端不需要改了，就是deepstream-app.c那个文件，而python需要自己加，具体的可以看我这篇：
- 2022-08-24 07:40回答 1 已采纳 你这是内存缺少崩了，先调小batch_size吧，然后onnx那块儿可以先不调用，先保存原始的模型，之后再加载模型进行压缩剪枝
- 2022-04-26 06:39回答 2 已采纳 全部都要标注，如果你的识别任务是识别某一种，只需要标注此种目标，不同类目标不需要标注，望采纳！谢谢
- 2022-06-07 21:55### 人工智能YOLO V2 图像识别实验报告 #### 一、课程项目背景与意义 ##### 背景介绍 随着计算机技术的飞速发展，视觉技术已成为诸多领域不可或缺的一部分，尤其是在制造业、检验、文档分析、医疗诊断及军事等...
- 2024-04-05 20:46挑食的孩子不可爱的博客 不同于图片分类时的输入图片仅包含一个物体，并且位于图片中央，占据图片的大部分未知；物体检测的任务恰与之相反，任务目标主要是识别图像中的物体位置，用矩形框标注出物体的位置，同时给出物体类别。物体检测技术...
- 2025-03-12 17:42бесплатно的博客 此时也会给定一个IOU的阀值，当两个边界框的IOU值超过给定的阀值，则说明第二个大的边界框可能是重复识别了同一个物体，则将其抹去删除，保留置信度（全概率得分）最大的那个。 一轮过后，继续将保留下的bounding ...
- 2025-02-11 23:54欣然～的博客 利用 yolo11x 进行物体识别一、物品分类。
- 没有解决我的问题, 去提问
问题事件
系统已结题
5月3日
已采纳回答
4月25日-
创建了问题
4月25日