实验三、图像大模型微调¶

1、下载素材¶

在校园网下载素材包。

Note

为了隔离和系统的环境，操作上和正常版本稍有不用。为了节省出更多的时间用于练习，绿色版已经提前安装好了各种软件包，故以下备注的命令行不用操作

2、标注图像（灰色注释部分不用操作）¶

# set PYTHONNOUSERSITE=1
#a、安装labelimg
# python -I -m pip install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

#b、启动labelimg
labelimg

打开需要标注的目录00_data_for_label,将VOC模式切换为YOLO模式后开始标注，该示例比较简单，只有一种标签pig

3、训练模型¶

set PYTHONNOUSERSITE=1
#a、安装YOLO
python -I -m pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn


#b、开始训练
python train.py

##因为和task1共享了环境，如果报numpy错误用以下命令重装即可
python -I -m pip install numpy pandas --force-reinstall --no-cache-dir -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

4、基于大模型的预标注¶

采用上一步训练的模型best.pt对新的图片完成预标注

python pre_label.py

5、实现实时追踪¶

采用上一步训练的模型best.pt实现最视频的实时追踪

python track.py

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Authors: Wind