目前最好用的OD，破洞过各种系统检测专用OD下载

PIPI_333 2018-04-23 09:15:57

目前最好用的OD，破洞过各种系统检测专用OD
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【资源说明】【博主环境】 *可以在此检测项目基础上增加计数功能，统计当前画面目标总数，或者增加追踪功能，实现追踪计数！ python==3.8 pytorch==1.8.1 torchvision==0.9.1 1、搭建环境建议在anaconda中新建虚拟环境配置，然后在pycharm打开工程，再导入anaconda环境确保正确安装requirements.txt中的包，可用清华源，下载块！ 2、训练好的模型+评估指标曲线+数据集可视化图存放在“ultralytics\yolo\v8\detect\runs\detect”文件夹 3、开始检测识别 a.打开predict.py修改34行模型路径，照葫芦画瓢修改； b.需要检测的图片或视频预先存放在“\ultralytics\assets”文件夹 c.运行predict.py，开始检测。检测结果会保存在ultralytics/yolo/v8/detect/runs/detect文件夹下 4、训练自己的模型 a.准备数据集，可参考YOLOv5，拆分为train、val即可，标签为txt b.在yolo\v8\detect\data文件夹下新建.yaml文件，照葫芦画瓢，仿照coco128.yaml c.修改tarin.py中的238行，改成自己新建yaml的路径 d.GPU训练(注释掉241行，修改device参数为0)，若CPU训练(注释掉242行即可) e.运行train.py开始训练，当精度不在增加时，会自动停止训练。模型保存在ultralytics\yolo\v8\detect\runs\detect文件夹【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！有问题请及时沟通交流。 2、适用人群：计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。 3、用途：项目具有较高的学习借鉴价值，也适用于小白学习入门进阶。当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、初期项目立项演示等。 4、如果基础还行，或者热爱钻研，亦可在此项目代码基础上进行修改添加，实现其他不同功能。欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！

基于YOLOv9实现工业布匹缺陷(破洞、污渍)检测系统python源码+详细运行教程+训练好的模型+评估【使用教程】一、环境配置 1、建议下载anaconda和pycharm 在anaconda中配置好环境，然后直接导入到pycharm中，在pycharm中运行项目 anaconda和pycharm安装及环境配置参考网上博客，有很多博主介绍 2、在anacodna中安装requirements.txt中的软件包命令为：pip install -r requirements.txt 或者改成清华源后再执行以上命令，这样安装要快一些软件包都安装成功后才算成功 3、安装好软件包后，把anaconda中对应的python导入到pycharm中即可（不难，参考网上博客）二、环境配置好后，开始训练（也可以训练自己数据集） 1、数据集准备需要准备yolo格式的目标检测数据集，如果不清楚yolo数据集格式，或者有其他数据训练需求，请看博主yolo格式各种数据集集合链接：https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127276492 里面涵盖了上百种yolo数据集，且在不断更新，基本都是实际项目使用。来自于网上收集、实际场景采集制作等，自己使用labelimg标注工具标注的。数据集质量绝对有保证！本项目所使用的数据集，见csdn该资源下载页面中的介绍栏，里面有对应的下载链接，下载后可直接使用。 2、数据准备好，开始修改配置文件参考代码中data文件夹下的banana_ripe.yaml，可以自己新建一个不同名称的yaml文件 train：训练集的图片路径 val：验证集的图片路径 names: 0: very-ripe 类别1 1: immature 类别2 2: mid-ripe 类别3 格式按照banana_ripe.yaml照葫芦画瓢就行，不需要过多参考网上的 3、修改train_dual.py中的配置参数，开始训练模型方式一：修改点： a.--weights参数，填入'yolov9-s.pt'，博主训练的是yolov9-s，根据自己需求可自定义 b.--cfg参数，填入 models/detect/yolov9-c.yaml c.--data参数，填入data/banana_ripe.yaml，可自定义自己的yaml路径 d.--hyp参数，填入hyp.scratch-high.yaml e.--epochs参数，填入100或者200都行，根据自己的数据集可改 f.--batch-size参数，根据自己的电脑性能（显存大小）自定义修改 g.--device参数，一张显卡的话，就填0。没显卡，使用cpu训练，就填cpu h.--close-mosaic参数，填入15 以上修改好，直接pycharm中运行train_dual.py开始训练方式二：命令行方式，在pycharm中的终端窗口输入如下命令，可根据自己情况修改参数官方示例：python train_dual.py --workers 8 --device 0 --batch 16 --data data/coco.yaml --img 640 --cfg models/detect/yolov9-c.yaml --weights '' --name yolov9-c --hyp hyp.scratch-high.yaml --min-items 0 --epochs 500 --close-mosaic 15 训练完会在runs/train文件下生成对应的训练文件及模型，后续测试可以拿来用。三、测试 1、训练完，测试修改detect_dual.py中的参数 --weights，改成上面训练得到的best.pt对应的路径 --source，需要测试的数据图片存放的位置，代码中的test_imgs --conf-thres，置信度阈值，自定义修改 --iou-thres，iou阈值，自定义修改其他默认即可 pycharm中运行detect_dual.py 在runs/detect文件夹下存放检测结果图片或者视频【特别说明】 *项目内容完全原创，请勿对项目进行外传，或者进行违法等商业行为！【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！有问题请及时沟通交流。 2、适用人群：计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。

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