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Commit edf22728 authored by chenzk's avatar chenzk
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View file @ edf22728
...@@ -61,6 +61,10 @@ pip3 install -r requirements.txt ...@@ -61,6 +61,10 @@ pip3 install -r requirements.txt
## 数据集 ## 数据集
在本测试中可以使用COCO2017数据集。 在本测试中可以使用COCO2017数据集。
- 数据集快速下载中心:
- [SCNet AIDatasets](https://www.scnet.cn/ui/aihub/datasets)
- 数据集快速通道下载地址：
- [数据集快速下载地址](https://www.scnet.cn/ui/aihub/datasets/yiziqinx/COCO2017)
- 官方下载地址 - 官方下载地址
- [训练数据](http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip) - [训练数据](http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip)
- [验证数据](http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip) - [验证数据](http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip)
...@@ -138,6 +142,10 @@ python3 -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 4 --nnodes 2 --node_rank 1 ...@@ -138,6 +142,10 @@ python3 -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 4 --nnodes 2 --node_rank 1
## 推理 ## 推理
- 可使用官方模型权重进行推理，也可使用自己训练模型权重进行推理 - 可使用官方模型权重进行推理，也可使用自己训练模型权重进行推理
- 模型权重快速下载中心
- [SCNet AIModels](https://www.scnet.cn/ui/aihub/models)
- 模型权重快速通道下载地址
- [模型权重快速下载地址](https://www.scnet.cn/ui/aihub/models/yiziqinx/yolov5_pytorch)
- 官方下载地址： - 官方下载地址：
- [下载地址：yolov5s.pt](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v7.0/yolov5s.pt) - [下载地址：yolov5s.pt](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v7.0/yolov5s.pt)
- 这里以官方模型推理举例 - 这里以官方模型推理举例
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