通用yolo模型
aiwork平台提供了通用yolov5插件,可以自行下载开源训练库或者把你已经训练好的yolov5模型转成.tflite格式即可使用
调用案例:
复制var yolo=new yoloV5();
//可以自己配置是否gpu加速和int8量化
yolo.loadTFMode("/插件/fp16_320.tflite","/插件/YoloV5.txt",320,false,false,false);
//或者简写
//yolo.loadTFMode("/插件/fp16_320.tflite","/插件/YoloV5.txt",640);
//本地图片识别
var img=new image().readToBitmap(project.getPluginsPath()+"/2.png");
//截图识别
// var img=screen.screenShotFull();
var result=yolo.detectTFlite(img);
printl(result);如何训练yolo
可以直接使用tf训练后直接打包tflite
参考地址：https://github.com/yyccR/yolov5_in_tf2_keras
或者使用pytorch训练完以后再用模型量化转换工具转成tflite格式
参开地址：https://gitee.com/song-laogou/yolov5-mask-42
1.有些用户用其他工具已经整理好图标和标签想用aiwork来训练如何完成
第一步：确保下载了python8_3环境 可以解压到任意文件夹
第二步：需要训练的图片 复制到 aiwork根目录下ai文件夹下的 这个文件夹
标签丢到这个文件夹：
别忘了验证集里也丢几个数据
第三步 配置训练参数记得创建对应分类截图可以随便截取,自定义是使用自己的数据这里只是取分类。
第四步进入 使用aiwork训练