微调 YOLO 做车辆、人员、交通标志检测 | 附代码+数据集

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点击下方 卡片 ，关注“ 小白玩转Python ”公众号 目标检测在计算机视觉中是一个至关重要的任务，而YOLO（You Only Look Once）因其速度和准确性而脱颖而出。在本指南中，我将带你了解如何微调一个YOLO模型，以检测各种道路标志和物体，例如： 车辆 行人 不同颜色的交通灯 人行横道 速度限制标志 禁止标志 警告标志 本指南适用于使用Linux的用户。对于Windows用户，Poetry和Cuda的安装可能会有所不同。 如果你只是想尝试完成的模型，请选择选项1。如果你想自己训练模型，请选择选项2。 选项1：测试完成的模型 要测试完成的模型，请按照以下步骤操作： 1. 克隆仓库： 将GitHub上的仓库复制到你的本地机器。 git clone https: //github.com/Mkoek213/road_detection_model.git 2. 检查文件夹： Models文件夹包含你可以用来的已训练模型。 test_images文件夹包括用于评估的测试视 ………………………………