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He leído varios documentos sobre las técnicas de detección de imágenes Yolov5. Pero estos documentos no hacen referencia a ningún paso de segmentación realizado por Yolov5. Aunque sé que no es posible hacer una clasificación de imágenes sin un proceso de segmentación, hago la siguiente pregunta: ¿Yolov5 realiza algún paso . . . Read more
Cuando cargo un modelo con YOLOv5 y especifico ‘cpu’, aún así yolo está usando ‘gpu’. ¿Por qué? El código: modelo = yolov5.load(modelo, device=’cuda’ if torch.cuda.is_available() else ‘cpu’) print(‘cuda’ if torch.cuda.is_available() else ‘cpu’) imprime cpu. Siempre escribe el siguiente mensaje en la consola, lo cual es bastante molesto: UserWarning: User provided . . . Read more
Estoy intentando cargar mi modelo preentrenado (yolov5n) y probarlo con el siguiente código en PyTorch: import os import torch model = torch.load(os.getcwd()+’/weights/last.pt’) # Images imgs = [‘https://example.com/img.jpg’] # Inference results = model(imgs) # Results results.print() results.save() # or .show() results.xyxy[0] # img1 predictions (tensor) results.pandas().xyxy[0] # img1 predictions (pandas) y . . . Read more
Estoy intentando entrenar el modelo yolov5 con colab con este código: https://colab.research.google.com/drive/17o6Ci-x8hIMhWXXzxRQcxvB5MfvjEeDV?usp=sharing Menciono –device cpu pero también recibo el mismo mensaje warnings.warn(‘User provided device_type of ‘cuda’, but CUDA is not available. Disabling’)
Estoy intentando entrenar una red neuronal YOLOv5 para reconocer vehículos. Sin embargo, cuando se entrena en Google Colab, siempre se detiene aquí: entrenamiento: Escaneando ‘MyDataset/train/labels.cache’ para imágenes y etiquetas… 26559 encontradas, 0 faltantes, 0 vacías, 0 corruptas: 100% 26559/26559 [00:00<?, ?it/s] entrenamiento: Almacenando en cache imágenes (8.5GB): 62% 16425/26559 [00:46<00:30, . . . Read more