YOLO视觉模型可视化训练与推理测试工具

推荐一款YOLO可视化训练测试工具:

对于yolo的训练,新手小白往往无从下手,本章推荐的这款工具可以非常轻易的帮您从模型训练到测试到部署。

下载地址http://www.voouer.com/yolo

可以点击此处跳转。

下载成功后打开这款工具,将会出现图形化界面,类似于下图所示:

当前页是可视化训练的设置页面,通过在窗口上选择和填写各个超参数,即可实现模型的训练.

标注数据目录需要填写你标注好的数据集,可以参考我上一篇文章查看数据标注工具。

LabelVision - yolo可视化标注工具https://blog.youkuaiyun.com/RitMan/article/details/147641398

将上述所有内容都填写完毕后就可以开启训练了,如果没有训练模型,则可以不用填写训练模型路径(断点训练才用到它)。

启动训练后程序会开启训练功能,并且实时显示训练进度和损失值:

当训练结束后,可以先将模型导出存放起来。

之后可以启动测试功能进行验证测试,如果训练的模型不理想,则进行继续训练。

如上图所示,选择一张图片,并且选择要测试的模型,点击进行测试,右边图片框中会出现模型推理出的结果.

至此整个工具的用法已经介绍完毕。

可以看出通过这款工具,对于yolo视觉模型的训练工作将会变得非常容易,不用写一行代码即可完成模型训练,而且训练状态和结果也是及时可见的.

如果大家喜欢这款软件可以收藏点赞!!!因为这款软件是免费可用的!!哈哈!!!

### SAMYOLO模型推理过程的可视化技术 对于SAM(Segment Anything Model)以及YOLO系列模型而言,实现其推理过程的可视化能够帮助理解模型的工作机制并提升调试效率。 #### 使用Matplotlib和OpenCV进行基础可视化 为了展示YOLOv5检测结果,可以利用Python中的`matplotlib`库来绘制边界框,并通过`opencv-python`读取图像。这种方式同样适用于SAM的结果显示: ```python import cv2 import matplotlib.pyplot as plt def plot_results(image_path, results): img = cv2.imread(image_path) img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10)) ax.imshow(img_rgb) for box in results.xyxy[0]: x_min, y_min, x_max, y_max, conf, cls = map(int, box[:6]) rect = patches.Rectangle((x_min, y_min), (x_max-x_min), (y_max-y_min), linewidth=2, edgecolor='r', facecolor="none") ax.add_patch(rect) plt.show() ``` 此方法简单直观,适合快速查看单张图片上的预测效果[^1]。 #### 利用Ultralytics官方工具包完成高级可视化 Ultralytics提供了丰富的API接口用于支持更复杂的场景分析。例如,在训练过程中可以通过设置特定参数开启实时监控;而在测试阶段,则能调用内置函数获取详细的性能指标报告。特别是针对YOLOv8版本,有专门设计好的命令行选项允许用户自定义输出格式,包括但不限于保存带有标注信息的新图档或是生成HTML页面形式的总结文档[^2]。 #### 结合SAM特性定制化视觉呈现方案 考虑到SAM专注于分割任务的特点,除了上述通用做法外,还可以进一步探索如下策略以更好地诠释该类算法的独特之处: - **颜色编码**:根据不同类别分配独特色彩填充对应区域; - **透明度调整**:使前景对象保持较高可见度的同时降低背景干扰; - **交互式界面开发**:借助Streamlit等框架构建易于操作的应用程序,让用户动态修改阈值、滤镜强度等因素观察变化趋势。 这些措施有助于全面揭示目标物的空间分布状况及其其他实体间的关系模式[^3]。
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