Ho provato a fare il retraining di Yolo 8 con rifiuti spiaggiati usando il dataset al link sottostante
https://universe.roboflow.com/baeulang/ocean_trash
Il dataset e' composto da 1133 immagini
Il train e' stato eseguito sull' NVidia Geforce 940M su mio portatile Debian. Per questo motivo ho dovuto usare il modello nano e ridurre le batch da 16 a 8 altrimenti saturavo completamente il Gb di ram della scheda video
yolo task=detect mode=train model=yolov8n.pt imgsz=640 data=/home/luca/yolo8/trash/data.yaml epochs=10 batch=4 name=yolov8n_trash
yolo detect val model='/home/luca/yolo8/runs/detect/yolov8n_trash4/weights/best.pt' imgsz=640 data=/home/luca/yolo8/trash/data.yaml
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| Matrice di confusione |
a questo punto ho usato il file addestrato per riconoscere immagini che non sono state inserite nella fase di train
yolo predict model='/home/luca/yolo8/runs/detect/yolov8n_trash4/weights/best.pt' source='/home/luca/yolo8/trash/test/images/CD_9581_jpg.rf.ac853dd458749924fe0891cd4c5f9a21.jpg' imgsz=640
Questo e' un esempio di riconoscimento
Il risultato non e' eccezionale ma c'e' considerare che e' stato utilizzato come base il modello nano
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