Yolov8s Visdrone

🚀 ENOT - AutoDL在VisDrone數據集上對YOLOv8的優化

本項目藉助 ENOT - AutoDL 框架對模型進行加速。我們在VisDrone數據集上訓練了yolov8s模型，並將其作為基線模型。此外，我們還提供了一個簡單的Python腳本，用於測量浮點運算次數（FLOPs）和各項指標。

🚀 快速開始

驗證結果

若要驗證結果，請按照以下步驟操作：

1. 安裝所有必需的包：

pip install -r requrements.txt

2. 使用驗證腳本：

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

3. 使用測量MACs的腳本：

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

✨ 主要特性

本倉庫包含使用 ENOT - AutoDL 框架加速的模型。以在VisDrone數據集上訓練的yolov8s作為基線模型，並提供了測量浮點運算次數和指標的Python腳本。

📦 安裝指南

安裝所有必需的包：

pip install -r requrements.txt

💻 使用示例

基礎用法

使用驗證腳本：

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

高級用法

使用測量MACs的腳本：

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

📚 詳細文檔

YOLOv8小模型

模型指標

📄 許可證

本項目採用Apache - 2.0許可證。