{"id":396224,"date":"2024-06-29T12:42:40","date_gmt":"2024-06-29T12:42:40","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=396224"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=396224","title":{"rendered":"<span>\u0414\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e YOLOv5<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<h2>\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>\u0418\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u043b\u044f \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438, \u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u043a\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0437\u043e\u043e\u043f\u0430\u0440\u043a\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043d\u0435\u0442 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438. \u0422\u0430\u043a \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u043b\u0441\u044f \u043a\u0440\u0430\u0442\u043a\u0438\u0439 \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438, \u0438 \u043f\u043e\u0448\u0430\u0433\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0442\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 YOLOv5 \u0432 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u0435 Google Colab.<\/p>\n<h2>\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430<\/h2>\n<p>YOLOv5 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0435 One-Stage detector &#8212; \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442\u044b \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 <strong><em>bounding box<\/em><\/strong>&#8216;\u043e\u0432 \u0441 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430, \u0438 \u0432 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c  \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u0443\u044f \u0438\u0445 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0412 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c \u0442\u0430\u043a\u0443\u044e \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/getpro\/habr\/upload_files\/690\/e9d\/b0e\/690e9db0eff22a12f3c021aaba920976.jpeg\" width=\"1178\" height=\"357\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/690\/e9d\/b0e\/690e9db0eff22a12f3c021aaba920976.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0421\u0435\u0442\u044c \u0441\u043a\u0435\u0439\u043b\u0438\u0442 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e <strong><em>feature map<\/em><\/strong>&#8216;\u043e\u0432 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c skip-connection \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0445 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0438\u0448\u0435\u043a. \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0430\u043f\u0441\u0435\u043c\u043f\u043b\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0438 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0430\u0442\u0435\u043d\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b \u0438 <strong><em>bounding box<\/em><\/strong>&#8216;\u044b \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432, \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u044b\u0439 <strong><em>bounding box <\/em><\/strong>\u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e <strong><em>Non-Maximum Suppression<\/em><\/strong>. \u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/jonathan-hui.medium.com\/yolov4-c9901eaa8e61\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Medium<\/a>. \u0414\u0430, \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043d\u0430 <strong>Medium<\/strong> \u043f\u0440\u043e <strong>YOLOv4<\/strong>, \u043d\u043e \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 <strong>v5<\/strong> \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e <strong>v5<\/strong> \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0430 pytorch.<\/p>\n<h2>\u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/h2>\n<p>\u0417\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0443 \u0432\u0437\u044f\u0442 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439 <a href=\"https:\/\/github.com\/ultralytics\/yolov5\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">ultralytics<\/a>.<\/p>\n<h2>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430<\/h2>\n<pre><code class=\"bash\">$ git clone https:\/\/github.com\/ultralytics\/yolov5 $ cd yolov5 $ pip install -r requirements.txt<\/code><\/pre>\n<h2>\u0421\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430<\/h2>\n<pre><code>\/dataset --\/images --\/train   --\/valid --\/labels --\/train   --\/valid --dataset.yaml<\/code><\/pre>\n<p>\u0424\u0430\u0439\u043b\u044b \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u043a \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b \u043f\u043e \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c \u043f\u0430\u043f\u043a\u0430\u043c, \u0432 \u043a\u043e\u0440\u043d\u0435 \u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 \u0444\u0430\u0439\u043b \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 <strong>yaml<\/strong>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442:<\/p>\n<pre><code>train: ..\/dataset\/images\/train\/  val: ..\/dataset\/images\/valid\/  nc: 1 # \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 names: ['class_0'] # \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432<\/code><\/pre>\n<h2>\u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0430<\/h2>\n<p>\u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0430 \u043e\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435:<\/p>\n<p><code>Label_ID_1 X_CENTER_NORM Y_CENTER_NORM WIDTH_NORM HEIGHT_NORM<\/code><\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f <code>&lt;image_name>.jpg<\/code> \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0444\u0430\u0439\u043b <code>&lt;image_name>.txt<\/code> \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u043e\u0439.<\/p>\n<p>\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e <strong><em>bounding box&#8217;<\/em><\/strong>\u0430 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c:<\/p>\n<pre><code>X_CENTER_NORM = X_CENTER_ABS\/IMAGE_WIDTH Y_CENTER_NORM = Y_CENTER_ABS\/IMAGE_HEIGHT WIDTH_NORM = WIDTH_OF_LABEL_ABS\/IMAGE_WIDTH HEIGHT_NORM = HEIGHT_OF_LABEL_ABS\/IMAGE_HEIGHT<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443 <a href=\"https:\/\/github.com\/tzutalin\/labelImg\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">LabelImg<\/a>.<\/p>\n<h2>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0430 <code>train.py<\/code> \u0441 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u043c\u0438:<\/p>\n<p><code>--data<\/code>, \u043f\u0443\u0442\u044c \u043a \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0443<\/p>\n<p><code>--img<\/code>, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438<\/p>\n<p><code>--epochs<\/code>, \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u044d\u043f\u043e\u0445 &#8212; \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f 300-500<\/p>\n<p> <code>--cfg<\/code>, \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 s\/m\/l<\/p>\n<p><code>--weights<\/code>, \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0441\u0430<\/p>\n<p>\u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438, \u043e \u043d\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/docs.ultralytics.com\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430<\/a>.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0430 \u0432 <code>..\/yolov5\/runs\/train\/exp\/weights\/best.pt<\/code><\/p>\n<h2>\u0418\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441<\/h2>\n<p>\u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430\u043c\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0421\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0430 <code>detect.py<\/code> \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0432 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0444\u0430\u0439\u043b \u0434\u043b\u044f \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Torch Hub: <\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code class=\"python\">model_path = '\/content\/yolov5.pt' yolo_path = '\/content\/yolov5' model = torch.hub.load(yolo_path, 'custom', path=model_path, source='local') img_path = 'content\/test.jpg' results = model([img_path])<\/code><\/pre>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u043d\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <code>predict<\/code> \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 <code>detect.py<\/code>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0432 <a href=\"https:\/\/github.com\/shitkov\/signature_detector\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438.<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code class=\"python\">from predict import predict pred_list = predict(     weights=weights,     source=image,     imgsz=[1280, 1280] )<\/code><\/pre>\n<h2>\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b<\/h2>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<figure class=\"float bordered full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/getpro\/habr\/upload_files\/6e8\/d30\/059\/6e8d300599be7a9c5302dd6cb2e97a57.png\" width=\"685\" height=\"939\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/6e8\/d30\/059\/6e8d300599be7a9c5302dd6cb2e97a57.png\"\/><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0412\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0438 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0438, \u0438 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043d\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0430 \u0443\u0447\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u043d\u0430 \u0441\u043e\u0442\u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0433\u0443\u0433\u043b\u0430, \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e \u0441 \u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<h2>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>\u041a\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435\u043d \u0432 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/github.com\/shitkov\/signature_detector\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">github<\/a>. \u0418\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/576738\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/576738\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><!--[--><!--]--><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-2\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\">\n<h2>\u0412\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>\u0418\u043d\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0434\u043b\u044f \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438, \u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u043a\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0437\u043e\u043e\u043f\u0430\u0440\u043a\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043d\u0435\u0442 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438. \u0422\u0430\u043a \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u043b\u0441\u044f \u043a\u0440\u0430\u0442\u043a\u0438\u0439 \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u044b \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438, \u0438 \u043f\u043e\u0448\u0430\u0433\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0442\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0438\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 YOLOv5 \u0432 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u0435 Google Colab.<\/p>\n<h2>\u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430<\/h2>\n<p>YOLOv5 \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0441\u044f \u043a \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0435 One-Stage detector &#8212; \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442\u044b \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 <strong><em>bounding box<\/em><\/strong>&#8216;\u043e\u0432 \u0441 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430, \u0438 \u0432 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c  \u043a\u043e\u0440\u0440\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u0443\u044f \u0438\u0445 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435. \u0412 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c \u0442\u0430\u043a\u0443\u044e \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0421\u0435\u0442\u044c \u0441\u043a\u0435\u0439\u043b\u0438\u0442 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e <strong><em>feature map<\/em><\/strong>&#8216;\u043e\u0432 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c skip-connection \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0445 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0438\u0448\u0435\u043a. \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0430\u043f\u0441\u0435\u043c\u043f\u043b\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0438 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0430\u0442\u0435\u043d\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u044b \u0438 <strong><em>bounding box<\/em><\/strong>&#8216;\u044b \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432, \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u044b\u0439 <strong><em>bounding box <\/em><\/strong>\u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e <strong><em>Non-Maximum Suppression<\/em><\/strong>. \u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/jonathan-hui.medium.com\/yolov4-c9901eaa8e61\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">Medium<\/a>. \u0414\u0430, \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043d\u0430 <strong>Medium<\/strong> \u043f\u0440\u043e <strong>YOLOv4<\/strong>, \u043d\u043e \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0435 <strong>v5<\/strong> \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e <strong>v5<\/strong> \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0430 pytorch.<\/p>\n<h2>\u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f<\/h2>\n<p>\u0417\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0443 \u0432\u0437\u044f\u0442 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439 <a href=\"https:\/\/github.com\/ultralytics\/yolov5\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">ultralytics<\/a>.<\/p>\n<h2>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430<\/h2>\n<pre><code class=\"bash\">$ git clone https:\/\/github.com\/ultralytics\/yolov5 $ cd yolov5 $ pip install -r requirements.txt<\/code><\/pre>\n<h2>\u0421\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430<\/h2>\n<pre><code>\/dataset --\/images --\/train   --\/valid --\/labels --\/train   --\/valid --dataset.yaml<\/code><\/pre>\n<p>\u0424\u0430\u0439\u043b\u044b \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u043a \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b \u043f\u043e \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c \u043f\u0430\u043f\u043a\u0430\u043c, \u0432 \u043a\u043e\u0440\u043d\u0435 \u043b\u0435\u0436\u0438\u0442 \u0444\u0430\u0439\u043b \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 <strong>yaml<\/strong>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442:<\/p>\n<pre><code>train: ..\/dataset\/images\/train\/  val: ..\/dataset\/images\/valid\/  nc: 1 # \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 names: ['class_0'] # \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432<\/code><\/pre>\n<h2>\u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0430<\/h2>\n<p>\u0420\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0430 \u043e\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435:<\/p>\n<p><code>Label_ID_1 X_CENTER_NORM Y_CENTER_NORM WIDTH_NORM HEIGHT_NORM<\/code><\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f <code>&lt;image_name>.jpg<\/code> \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0444\u0430\u0439\u043b <code>&lt;image_name>.txt<\/code> \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u043e\u0439.<\/p>\n<p>\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e <strong><em>bounding box&#8217;<\/em><\/strong>\u0430 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c:<\/p>\n<pre><code>X_CENTER_NORM = X_CENTER_ABS\/IMAGE_WIDTH Y_CENTER_NORM = Y_CENTER_ABS\/IMAGE_HEIGHT WIDTH_NORM = WIDTH_OF_LABEL_ABS\/IMAGE_WIDTH HEIGHT_NORM = HEIGHT_OF_LABEL_ABS\/IMAGE_HEIGHT<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443 <a href=\"https:\/\/github.com\/tzutalin\/labelImg\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">LabelImg<\/a>.<\/p>\n<h2>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0430 <code>train.py<\/code> \u0441 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u043c\u0438:<\/p>\n<p><code>--data<\/code>, \u043f\u0443\u0442\u044c \u043a \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0443<\/p>\n<p><code>--img<\/code>, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438<\/p>\n<p><code>--epochs<\/code>, \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u044d\u043f\u043e\u0445 &#8212; \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f 300-500<\/p>\n<p> <code>--cfg<\/code>, \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 s\/m\/l<\/p>\n<p><code>--weights<\/code>, \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0441\u0430<\/p>\n<p>\u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438, \u043e \u043d\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/docs.ultralytics.com\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430<\/a>.<\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u0442\u044c \u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0430 \u0432 <code>..\/yolov5\/runs\/train\/exp\/weights\/best.pt<\/code><\/p>\n<h2>\u0418\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0441<\/h2>\n<p>\u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430\u043c\u0438:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u0421\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0430 <code>detect.py<\/code> \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0432 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0444\u0430\u0439\u043b \u0434\u043b\u044f \u0434\u0435\u0442\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Torch Hub: <\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code class=\"python\">model_path = '\/content\/yolov5.pt' yolo_path = '\/content\/yolov5' model = torch.hub.load(yolo_path, 'custom', path=model_path, source='local') img_path = 'content\/test.jpg' results = model([img_path])<\/code><\/pre>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u043d\u0430\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f <code>predict<\/code> \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 <code>detect.py<\/code>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0432 <a href=\"https:\/\/github.com\/shitkov\/signature_detector\/\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">\u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438.<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<pre><code class=\"python\">from predict import predict pred_list = predict(     weights=weights,     source=image,     imgsz=[1280, 1280] )<\/code><\/pre>\n<h2>\u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b<\/h2>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<figure class=\"float bordered full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0412\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0438 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u043a\u0438, \u0438 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043d\u043e \u0441\u0435\u0442\u043a\u0430 \u0443\u0447\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u043d\u0430 \u0441\u043e\u0442\u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0447\u0438 \u0433\u0443\u0433\u043b\u0430, \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e \u0441 \u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u043c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<h2>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>\u041a\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0435\u043d \u0432 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/github.com\/shitkov\/signature_detector\" rel=\"noopener noreferrer nofollow\">github<\/a>. \u0418\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><!----><!----><\/div>\n<p><!----><!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/576738\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/articles\/576738\/<\/a><br \/><\/br><\/br><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-396224","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/396224","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=396224"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/396224\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=396224"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=396224"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=396224"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}