yolo目标检测在线训练工具 - yolov5,yolov7,yolov8,yolov3,darknet,fasterRnn目标检测模型代跑代训练

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yolov3模型*

yolov3-tiny.yaml

yolov3.yaml

yolov3(.weight后缀)模型*

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yolov3-tiny.cfg

yolov4(.weight后缀)模型*

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yolov4-tiny.cfg

yolov5模型*

yolov5l.yaml

yolov5m.yaml

yolov5n.yaml

yolov5s.yaml

yolov5x.yaml

yolov7模型*

yolov7-tiny.yaml

yolov7.yaml

yolov8模型*

yolov8n.yaml

yolov8s.yaml

yolov8m.yaml

yolov8l.yaml

yolov8x.yaml

yolov9模型*

gelan-c.yaml

yolov9-c.yaml

yolov10模型*

yolov10n.yaml

yolov10s.yaml

yolov10m.yaml

yolov10x.yaml

yolov10l.yaml

yolov10b.yaml

yolov11模型*

yolo11n.yaml

yolo11s.yaml

yolo11m.yaml

yolo11x.yaml

yolo11l.yaml

fasterRcnn模型*

ssd模型*

预训练权重:

迭代次数*:

分类名称*:

txt格式的标签分类名称按顺序一行一个
xml格式的标签分类名称可以留空,程序会自动从xml文件里提取出名称

已经划分数据集

如果你已经在本地划分好的训练集,验证集等,请勾选此框

请把图片和标签打包成一个压缩格式(zip,7z,rar)文件,然后上传,标签支持xml和txt格式
如果你已经按yolo格式划分好数据集,我们会按你划分好的数据集来做训练
如果没有划分数据集后台会自动按8:1:1划分训练,验证和测试集

xml格式文件实例 txt格式文件实例

<?xml version="1.0" ?>
<annotation>
  <filename>36.jpg</filename>
  <size>
    <width>300</width>
    <height>300</height>
  </size>
  <object>
    <name>buoy</name>
    <pose>Unspecified</pose>
    <truncated>0</truncated>
    <difficult>0</difficult>
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      <xmin>33</xmin>
      <ymin>64</ymin>
      <xmax>72</xmax>
      <ymax>205</ymax>
    </bndbox>
  </object>
</annotation>

2 0.77197265625 0.9326171875 0.1435546875 0.134765625
2 0.8662109375 0.68603515625 0.173828125 0.1630859375
0 0.53466796875 0.15966796875 0.0185546875 0.0146484375

其它说明事项:

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