1、conf_thres:Confidence Threshold,置信度阈值;设置了此参数推理结果只显示预测概率超过conf_thres的预测结果。 2、iou_thres:Intersect over Union Threshold,交并比阈值。 值=预测框大小∩真实框大小 / 预测框大小∪真实框大小;预测框与真实框的交集与并集的取值 iou_thres值越大,则容易将对于同一个物品的不同...
我这里把conf-thres参数依次设置成“0”, “0.25”,“0.8” 原图: conf-thres=0 conf-thres=0.25 conf-thres=0.8 Q1:这里参数到底设置成多少好呢? 根据自己的数据集情况自行调整 4.2.5 “iou-thres” parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS') 这个...
imgsz: 预测时网络输入图片的尺寸,默认值为 [640] conf-thres: 置信度阈值,默认为 0.50 iou-thres: 非极大抑制时的 IoU 阈值,默认为 0.45 max-det: 保留的最大检测框数量,每张图片中检测目标的个数最多为1000类 device: 使用的设备,可以是 cuda 设备的 ID(例如 0、0,1,2,3)或者是 'cpu',默认为 '...
1、目的:本身conf-thres和iou-thres参数在detect.py文件配置(配置的地方如下图),调好参数开始训练,训练后的结果若大体满意,但细节需要通过调整conf-thres和iou-thres来优化的,可以考虑用训练完的权重进行手动调参。 2、好处:相比在detect.py文件里修改参数再次训练,手动调参可以快速得到结果。 3、理由:因为每次完整...
conf-thres=0.8 我觉得还是根据自己的数据集情况自行调整 4.2.6 “iou-thres” 这个参数就是调节的阈值,这里简单介绍一下和 「4.2.6.1 NMS介绍」 在执行目标检测任务时,算法可能对同一目标有多次检测。NMS 是一种让你确保算法只对每个对象得到一个检测框的方法。
--conf-thres:置信度阈值,默认为 0.50 --iou-thres:非极大抑制时的 IoU 阈值,默认为 0.45 --max-det:保留的最大检测框数量,每张图片中检测目标的个数最多为1000类 --device:使用的设备,可以是 cuda 设备的 ID(例如 0、0,1,2,3)或者是 'cpu',默认为 '0' ...
— conf-thres:对象置信阈值,默认0.4 — iou-thres:NMS的IOU阈值,可以根据实际对象的重叠度调节,默认0.5 — device: 选择使用CUDA或者CPU — view-img:显示所有推理结果 — save-txt:将每一帧的推理结果及边界框的位置,存入*.txt文件 — classes:类别过滤,意思是只推理目标类别 — agnostic-nms:使用agnostic-nm...
[0] # 进行NMS # conf_thres: 置信度阈值 # iou_thres: iou阈值 # classes: 是否只保留特定的类别 默认为None # agnostic_nms: 进行nms是否也去除不同类别之间的框 默认False # max_det: 每张图片的最大目标个数 默认1000 # pred: [num_obj, 6] = [5, 6] 这里的预测信息pred还是相对于 img_size...
--conf-thres 指定置信度阈值,默认0.4,也可使用--conf --iou-thres 指定NMS(非极大值抑制)的IOU阈值,默认0.5 --device 指定设备,如--device 0 --device 0,1,2,3 --device cpu --classes 只检测特定的类,如--classes 0 2 4 6 8 --project 指定结果存放路径,默认./runs/detect/ ...
conf_thres(浮点数,*可选*,0.25):对象过滤的最小置信度 iou_thres(float,*可选*,0.45):在 NMS 中重新复制对象的最小重叠分数 classes (List[int], *optional*, None):用于预测过滤的标签,如果未提供,则将使用所有预测标签 agnostic_nms (bool, *optiona*, False):是否应用与类无关的 NMS 方法 ...