基于NAIE平台的YOLOv5识别超超超可爱的逢坂大河

识别算法-YOLOv5:https://github.com/ultralytics/yolov5
标签标识-LabelImg:https://github.com/tzutalin/labelImg
模型训练服务-NAIE:https://console.huaweicloud.com/naie/products/mts

基于华为的NAIE模型训练服务,训练YOLO,实现超超超可爱的逢坂大河的识别。不过还没对识别效果优化。

NAIE新用户可试用三个月,但新用户用起来不顺手。

我好强啊,十一天从无到有完成这玩意。

图1:对我常用头像的识别效果
  1. 前置文章-实现高斯分类器,仅作为迁移项目的算法,与本项目无关:
    1. LDA与QDA分类数据的简单应用(python)
    2. Linear and Quadratic Discriminant Function implemented by Python
  2. 前置文章-将自己的算法迁移至NAIE平台,学习平台用法:
    1. 将模式识别项目迁移至NAIE(一)-模型训练
    2. 将模式识别项目迁移至NAIE(二)-模型验证
  3. 正片-从YOLOv5的安装,到本地训练简单数据库,再迁移至NAIE使用更大算力训练。
    1. Yolov5安装教程
    2. 用YOLOv5来识别图片与视频中超可爱的逢坂大河吧!(完整步骤)
    3. YOLOv5基于NAIE实现更快更精确地识别超可爱的逢坂大河
  4. 补充
    1. YOLOv5的参数与性能指标