pytorch yolo yolo3 眼睛 左眼 右眼 检测

最新推荐文章于 2025-03-17 16:55:30 发布
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分类专栏： opencv实战代码讲解 文章标签： 深度学习 机器学习 图像识别 pytorch 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_26696715/article/details/105890557
版权
本文介绍了使用PyTorch YOLOv3进行眼睛检测的步骤，包括环境配置、数据集标注、预训练权重下载、目录结构调整、数据集转换、模型训练及预测结果展示。详细讲解了从下载源码到训练模型的全过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

pytorch yolo yolo3 眼睛 左眼 右眼 检测

环境

硬件：GPU 16G
软件：使用pip或者conda安装最新版即可

我是用的谷歌GPU训练

预测结果

在这里插入图片描述
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1.下载pytorch yolo3 源码

https://github.com/ultralytics/xview-yolov3.git

2.标注左右眼数据集（过程省略）

我使用213张人脸 标注的数据集，下载

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如4.2.2节所述，双阶段视线检测网络由人眼区域检测网络和眼部关键点检测网络级 联而成。对于人眼区域检测网络，输入为一张人脸图片，输出为检测框类别、中心x坐标、 中心y坐标、宽、高、置信度的一维张量。对于眼部关键点检测网络，输入为一张人眼图片，输出为具有顺序关系的眼部关键点坐标。人眼区域检测网络的输出应为眼部关键点检 测网络的输入，但两个网络在级联部分的数据类型并不相同。
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基于YOLOv8分割模型的人眼瞳孔追踪
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深度之眼Pytorch框架训练营第四期——目标检测与Faster RCNN
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目标检测与Faster RCNN 1、图像目标检测是什么? 目标检测的核心是：判断图像中目标的位置，这里涉及到两个对象，一个是目标，一个是位置，因此目标检测的两要素为： 分类：即对目标进行分类，得到分类向量[p0,…,pn][p_0,\ldots, p_n][p0​,…,pn​]，通常是一个n+1n+1n+1维的向量，背景为第0类 回归：确定回归边界框：[x1,y1,x2,y2][x_1, y_1, x_2, y_2][x1​,y1​,x2​,y2​] 2、模型是如何完成目标检测的? 模型要完成目标检测
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[Pytorch]YOLO目标检测
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01-25 751
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3.在解压出来的目录下新建一个文件夹命名为VOCdevkit，再在这个文件夹下面建两个文件夹images和labels，images和labels里面分别包含三个文件夹train、val和test，其实就可以直接把YOLOv8的YOLO格式数据集复制到VOCdevkit里面。4.前一步过后数据集就放好了，接下来创建一个数据集的配置文件data.yaml，放在data的文件夹里面。（我自己随便取的名字叫voc.yaml,后面训练的时候填的voc.yaml就是这一步得到的yaml文件）
基于 PyTorch实现YOLOv5
ssl22020827的博客
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本文记录基于PyTorch实现Github作者ultralytics的YOLOv5-tag v5.0的迁移学习大致流程，使用自制数据集（100张图片）。
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