ENOT-AutoDL / yolov8s_visdrone

ENOT-AutoDL
Detección de objetos

Optimización de ENOT-AutoDL YOLOv8 en el conjunto de datos VisDrone. Este repositorio contiene modelos acelerados con el framework ENOT-AutoDL. Entrenamos yolov8s en el conjunto de datos VisDrone y lo usamos como nuestra línea base. También proporcionamos un script sencillo en Python para medir FLOPS y métricas.

Como usar

Para validar los resultados, siga estos pasos:

Instale todos los paquetes requeridos:

pip install -r requirements.txt

Use el script de validación:

python validate.py enot_neural_architecture_selection_x2/weights/best.pt --imgsz 928

Use el script measure_macs:

python measure_macs.py enot_neural_architecture_selection_x2/weights/best.pt --imgsz 928

Descargas del último mes: 74

Funcionalidades

Detección de objetos
Compatibilidad con TensorBoard
Basado en yolov8 de Ultralytics
Optimización con ENOT-AutoDL
Proporciona scripts para medir FLOPS y métricas

Casos de uso

Detección avanzada de objetos en imágenes
Evaluación de modelos optimizados para conjuntos de datos VisDrone
Medición de FLOPS y métricas de rendimiento en modelos YOLOv8