一步一步的指导在自定义数据集上训练 YOLO NAS

本教程将一步一步指导实验 YOLO-NAS 的进行完整的数据集训练。

 

YOLO-NAS是目前最新的YOLO物体检测模型。从一开始，它就在准确性方面击败了所有其他 YOLO 模型。与之前的 YOLO 模型相比，经过预训练的 YOLO-NAS 模型可以更准确地检测到更多的对象。但是我们如何在自定义数据集上训练 YOLO NAS？这将是我们在本文中的目标——在自定义数据集上训练不同的 YOLO NAS 模型。

图 1. 在自定义数据集上训练 YOLO NAS 模型后的示例输出。

YOLO-NAS 的主要主张是它可以比以前的模型更好地检测更小的物体。尽管我们可以运行多个推理实验来分析结果，但在具有挑战性的数据集上对其进行训练将使我们更好地理解。为此，我们将使用三个可用的预训练 YOLO-NAS 模型运行