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On October 17, 2023 at 12:53:22 PM +0800, Gravatar 江信毅:
  • Updated description of 俯拍牛隻識別模型 from

    物件偵測
    to
    此資料集提供了從空中俯瞰的牛隻影像,並對每一頭牛隻進行了唯一標識。它包括了牛隻的不同角度、大小和外觀特徵。


  • Changed value of field nchu_texarea_dataset_value to 通過精確識別每一頭牛隻,畜牧業者可以更有效地管理牛群,提高生產效率,並確保牛隻的健康和福利。 in 俯拍牛隻識別模型


  • Changed value of field nchu_texarea_dataset_usage to 此資料集可以用於開發牛隻識別系統、監控畜牧場的牛隻分佈和動態、以及進行牛隻健康和生產力的研究。 in 俯拍牛隻識別模型


  • Changed value of field nchu_texarea_dataset_purpose to 目的是建立一個準確識別牛隻的系統,並從俯拍影像中提取出牛隻的特徵資訊。 in 俯拍牛隻識別模型


  • Changed value of field nchu_text_dataset_training_ref_id to 1249d363-050c-4c60-a6d0-50d27828abb1 in 俯拍牛隻識別模型


  • Changed value of field nchu_text_dataset_authorize_file to 俯拍牛隻識別模型_可信賴AI檢核表.docx in 俯拍牛隻識別模型


  • Changed value of field nchu_texarea_dataset_other to 引用模型:Yolov7(https://github.com/WongKinYiu/yolov7) 硬體需求:(我們實驗室設備) CPU/型號: Intel i9-10900X/核心數: 10/頻率: 3.70GHz RAM (存取記憶體):256GB 顯示卡(GPU):/是否需要: 建議需要/型號: NVIDIA RTX A6000/記憶體: 48 GB GDDR6 軟體需求:操作系統: Window10/程式語言: Python3.8或以上/深度學習框架: 1.7/CUDA: 11.8 模型使用方式: 該模型可透過命令提示字元執行模型,若要測試模型成功運行,可執行python test.py --data data/coco.yaml --img 640 --batch 32 --conf 0.001 --iou 0.65 --device 0 --weights yolov7.pt --name yolov7_640_val,若要訓練自己的資料集,需先將自己的資料集放到data路徑下,並在命令提示字元執行以下指令python train.py --workers 8 --device 0 --batch-size 32 --data data/coco.yaml --img 640 640 --cfg cfg/training/yolov7.yaml,其中參數內容可修改 模型輸出入資料與格式: 俯視牛隻移動軌跡資料集: jpg、影像檔、三通道(RGB)/標註檔: xml檔 in 俯拍牛隻識別模型