介绍
本次分享的是一个专为CSGO(反恐精英:全球攻势)设计的YOLO数据集,包含3200张已标注好的人物图像。为了帮助研究者和开发者更好地利用这一数据集,站长已经进行了300轮的训练,确保模型性能的可靠性。您可以选择自己进行训练,或者直接使用我们训练好的模型,快速开展目标检测任务。
训练过程
我们使用YOLOv8模型中的yolov8n.pt
预训练权重进行了训练,进行了300轮的训练。这一选择大大提高了模型的准确性,并有效缩短了训练时间。YOLOv8作为最新一代的目标检测算法,具有轻量级和高效性的特点,特别适合需要快速处理和实时检测的应用场景。
在训练过程中,我们还采用了多种数据增强技术,包括旋转、缩放、剪裁和色彩调整,以进一步丰富训练数据。这些增强策略提升了模型的鲁棒性,同时有效降低了过拟合的风险。
经过300轮的训练,模型在检测精度和速度上均有显著提升。我们将详细分享训练过程中的各种参数设置、损失函数的变化趋势以及最终的检测效果。这些数据和分析将为希望在YOLO系列模型中进行进一步探索和应用的研究者提供有价值的参考。
资料链接:CSGO人物yolo数据集 已标注+训练
以下是训练的结果
© 版权声明
文章版权归作者所有,未经允许请勿转载。
THE END
暂无评论内容