AIDLUX-基于yolov8的工业视觉检测

在学习了yolov8相关模型与改进的基础知识后,将其部署在aidlux平台上。
1、打开AI Model Optimizer将onnx模型文件转换成tflite文件,解压至本地。转换地址如下
https://aimo.aidlux.com/
2、在aidlux上进行部署。home文件夹下建立result文件夹,把转换后的tflite模型和相应的py文件测试数据放入文件夹内
3、安装vscode并测试。打开vscode定位到home文件夹,再运行py文件,即可得到最终效果
演示视频如下
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### 使用YOLOv8实现布匹瑕疵检测 #### 数据集准备 对于布匹瑕疵检测的任务,数据集的质量至关重要。为了适应YOLOv8的要求,需确保所用的数据集标签格式正确无误。原始标签可能不符合YOLOv8的需求,因此需要转换成COCO格式以便于后续操作[^2]。 ```bash # 假设有一个名为convert_labels.py的Python脚本来完成此工作 python convert_labels.py --input_dir ./raw_data/labels --output_file ./formatted_data/coco_annotations.json ``` #### 环境搭建与依赖安装 考虑到要在安卓设备上部署该模型,在AidLux平台上构建环境可能是理想的选择之一。这不仅简化了开发过程,还提供了良好的兼容性和性能支持。 ```bash pip install yolov8 aidlux # 安装必要的库文件 ``` #### 配置YOLOv8参数 调整`yolov8.yaml`配置文件以匹配特定的应用场景非常重要。特别是当涉及到不同类型的织物及其潜在缺陷时,合理的超参数设置可以极大地影响最终效果。 ```yaml # 示例:部分关键配置项 train: epochs: 100 # 训练轮次数量 batch_size: 16 # 批量大小 val_interval: 5 # 模型验证间隔次数 ... data: train: path/to/train/images/ val: path/to/validation/images/ nc: number_of_classes # 类别数目 names: ['defect_type_1', 'defect_type_2'] # 各类别的名称列表 ``` #### 开始训练并监控进度 启动训练之前,请确认所有的路径都已正确定义,并且硬件资源充足。利用TensorBoard或其他可视化工具可以帮助更好地理解训练动态。 ```bash from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载预训练权重 results = model.train(data='path_to_your_config.yaml', imgsz=640, epochs=100) ``` #### 测试与评估 经过充分迭代之后,应当对测试集上的表现进行全面分析。计算mAP(mean Average Precision)、召回率等指标有助于衡量系统的实际效能。 ```python metrics = model.val() print(metrics.box.map) # 输出平均精度均值 ``` #### 应用于真实世界 一旦满意于实验室条件下的成果,则可考虑将其移植到生产环境中去。针对移动平台做了特别优化后的YOLOv8非常适合此类应用场景,尤其是在功耗敏感的情况下更是如此。
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