读取类别:从coco.names文件中读取目标类别。 检测对象:在detect_objects函数中处理图片,提取YOLO的检测结果并绘制边界框。 4. 结果可视化 运行代码后,你会看到一个窗口显示检测后的图片,检测到的对象边界框和类别标签。 40%30%15%15%YOLO 检测对象比例人车植物其他 在此图中,我们反映了YOLO在一个特殊图像中检测到...
其中<>表示内容根据实际修改,使用的代码中不用加上 5、训练 训练过程中的log参数详解: Region 82 Avg IOU: Region 94 Avg IOU: Region 106 Avg IOU: 的详解: 6、可视化: 记录终端打印内容到log 之后的代码我没有运行成功,所以自己写了一个log文件读取: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -...
其实这个函数倒不是特别重要,只是可视化一下这三个函数,看看他们的区别,在代码中也没调用过这个函数。但是了解这种新型 wh 损失计算的方式(Power Method)还是很有必要的。 4、output_to_target、plot_images 这两个函数其实也是对检测到的目标格式进行处理(output_to_target)然后再将其画框显示在原图上(plot_images...
name:保存测试日志文件夹的名字, 所以最终是保存在project/name中 exist_ok: 是否重新创建日志文件, False时重新创建文件 line-thickness: 画框的线条粗细 hide-labels: 可视化时隐藏预测类别 hide-conf: 可视化时隐藏置信度 half: 是否使用F16精度推理, 半进度提高检测速度 dnn: 用OpenCV DNN预测 """ parser = a...
自定义数据读取器 在读取真实框信息时,需要设置用于训练的标签信息,导入from utils import convert_bbox2labels ,设置标签。 设置标签就是确定真实框的中心点落在了哪一个网格中,并将此网格设置为负责当前真实框的预测,把置信度和对应类别概率均设置为1 如下图所示:图像...
一个python文件通常有两种使用方法,第一是作为脚本直接执行,第二是 import 到其他的 python 脚本中被调用(模块重用)执行。因此if name == ‘main’:的作用就是控制这两种情况执行代码的过程,在if name == ‘main’:下的代码只有在第一种情况下(即文件作为脚本直接执行)才会被执行,而 import 到其他脚本中是不...
部分图像如下图所示: 部分标注如下图所示: 图片数据的存放格式如下,在项目目录中新建datasets目录,同时将检测的图片分为训练集与验证集放入datasets目录下。 接着需要新建一个data.yaml文件,用于存储训练数据的路径及模型需要进行检测的类别。YOLOv8在进行模型训练时,会读取该文件的信息,用于进行模型的训练与验证。
部分图像如下图所示: 部分标注如下图所示: 图片数据的存放格式如下,在项目目录中新建datasets目录,同时将检测的图片分为训练集与验证集放入Data目录下。 接着需要新建一个data.yaml文件,用于存储训练数据的路径及模型需要进行检测的类别。YOLOv8在进行模型训练时,会读取该文件的信息,用于进行模型的训练与验证。 data...
(画框,描边,变色都行) 一、YOLOv1简介 YOLOv1 (You Only Look Once) 是一种目标检测模型,它可以在单张图像中同时检测多个目标。YOLOv1 的主要特点包括: 快速:YOLOv1 可以在实时运行,其运行速度较快。 简单:YOLOv1 的网络结构简单,容易理解。 高效:YOLOv1 在检测准确率和速度之间取得了较好的平衡。 YOLO...
check_suffix(file, suffix)代码如下,这个函数的主要作用是判断文件后缀是否符合指定的后缀列表。如果符合就不会返回任何信息,否则会报错: # 默认按照传参进行设置,如果不传参则赋以下默认值defcheck_suffix(file='yolov5s.pt',suffix=('.pt',),msg=''):# 在可用的文件后缀中检查后缀iffileandsuffix:# 如果...