數(shù)據(jù)集地址
該圖像數(shù)據(jù)集是 通過一個特色的渠道獲取了數(shù)據(jù)集,然后一通處理以后得到的數(shù)據(jù),其中一張圖的一部分顯示如下(因為保密):。
整個數(shù)據(jù)集有100張圖像,但是每張圖像上的對象實在太多了,每辦法,花了兩天的時候,標注了其中65張圖像,60張作為訓練集、5張做為測試集。算是完成了數(shù)據(jù)標注工作。
模型訓練
準備好數(shù)據(jù)集以后,直接按下面的命令行運行即可:
yolotrainmodel=yolov8s.ptdata=sperm_dataset.yamlepochs=50imgsz=1280batch=8
導出與測試
模型導出與測試
yolo export model=sperm50_640_best.pt format=onnx yolo predict model=sperm50_640_best.pt source=.sperm_test
部署推理
轉成ONNX格式文件以后,基于OpenVINO-Python部署推理,相關代碼如下
ie=Core() fordeviceinie.available_devices: print(device) #ReadIR model=ie.read_model(model="sperm_best.onnx") compiled_model=ie.compile_model(model=model,device_name="CPU") output_layer=compiled_model.output(0) frame=cv.imread("D:/1.jpg") bgr=format_yolov8(frame) img_h,img_w,img_c=bgr.shape start=time.time() image=cv.dnn.blobFromImage(bgr,1/255.0,(640,640),swapRB=True,crop=False) res=compiled_model([image])[output_layer]#1x84x8400 rows=np.squeeze(res,0).T class_ids=[] confidences=[] boxes=[] x_factor=img_w/640 y_factor=img_h/640 forrinrange(rows.shape[0]): row=rows[r] classes_scores=row[4:] _,_,_,max_indx=cv.minMaxLoc(classes_scores) class_id=max_indx[1] if(classes_scores[class_id]>.25): confidences.append(classes_scores[class_id]) class_ids.append(class_id) x,y,w,h=row[0].item(),row[1].item(),row[2].item(),row[3].item() left=int((x-0.5*w)*x_factor) top=int((y-0.5*h)*y_factor) width=int(w*x_factor) height=int(h*y_factor) box=np.array([left,top,width,height]) boxes.append(box) indexes=cv.dnn.NMSBoxes(boxes,confidences,0.25,0.45) forindexinindexes: box=boxes[index] color=colors[int(class_ids[index])%len(colors)] rr=int((box[2]+box[3])/4) cv.circle(frame,(box[0]+int(box[2]/2),box[1]+int(box[3]/2)),rr-4,color,2) cv.putText(frame,class_list[class_ids[index]],(box[0]+int(box[2]/2),box[1]+int(box[3]/2)), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,.5,(0,0,0)) cv.putText(frame,"gloomyfish@2024",(20,45),cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,1,(0,0,255),2) cv.imshow("YOLOv8+OpenVINO2023SpermCount",frame) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()
審核編輯:劉清
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原文標題:實戰(zhàn) | YOLOv8也能打小目標檢測
文章出處:【微信號:CVSCHOOL,微信公眾號:OpenCV學堂】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。
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