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数据集说明
模型训练
pip install ultralyticsYOLOv8n 训练命令行
yolo train data=nut_dataset.yaml model=yolov8n.pt epochs=25 batch=4YOLO11n 训练命令行
yolo train data=nut_dataset.yaml model=yolo11n.pt epochs=25 batch=4结果对比
yolo export model=nut_yolo8_best.pt format=onnxyolo export model=nut_yolo11_best.pt format=onnx
执行推理运行YOLOv8
执行推理运行YOLO11
YOLOv8、YOLO11 ONNX格式模型的OpenVINO C++ 推理结果比较
cv::Mat frame = cv::imread("D:/python/my_yolov8_train_demo/31.png");std::vector<YOLODetBox> results;std::shared_ptr<YOLO11OpenVINODetector> detector(new YOLO11OpenVINODetector());detector->initConfig("D:/python/my_yolov8_train_demo/nut_best.onnx", 0.25, 640, 640, false);detector->detect(frame, results);for (YOLODetBox dr : results) {cv::Rect box = dr.box;cv::putText(frame, cv::format("%s %f",classNames[dr.classId], dr.score), cv::Point(box.tl().x, box.tl().y - 10), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, .5, cv::Scalar(0, 0, 0));}cv::imshow("YOLO11 对象检测 + OpenVINO2023", frame);cv::imwrite("D:/result.jpg", frame);cv::waitKey(0);cv::destroyAllWindows();return 0;
YOLOv8推理
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