2024-06-16 11:28:39 发布
网友
我最近训练了一个定制的yolov5模型来识别狩猎中的动物
野生动物园里的动物大部分时间都离得很远,因此,在将图像大小调整到640x640后,大多数动物现在都太小,无法被检测到
我研究了平铺技术,拍摄一幅大图像并将其分割成5x5个小图像,这样推理就不会像在初始大图像上运行推理那样占用太多内存。 但是,没有关于如何在实时推理上执行此操作的说明
我使用的模型是用PyTorch训练的Yolov5
有人知道如何在实时推理上进行平铺吗
目前没有回答
目前没有回答
相关问题 更多 >
编程相关推荐