conf-thres: 置信度阈值,用于过滤掉置信度较低的检测结果。只有置信度高于阈值的结果才会被保留。 iou-thres: 非最大值抑制的IoU阈值,用于去除重叠较多的检测结果。如果两个检测框的重叠度超过了阈值,较低置信度的框将被删除。 max-det: 每张图片最多保留的检测结果数量。如果一张图片中的目标数量超过了这个值,...
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...
1,conf_thres : 想让YOLO只标记可能性高的地方(只有超过这个值才能显示结果), 2,iou_thres : 简单的说根据具体情况进行对参数的设置 a,越大,对于同一物品的不同预测结果 当成 对多个物品的多个预测结果,导致一个物品出现了多个预测结果 b,越小,对于多个物品的不同预测结果 当成 对同一物品的不同预测结果,导致...
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' view-img: 是否展示预测之后的图片/视频,默认Fals...
4.2.5 “conf-thres” 这个就是置信度的阈值,置信度这个概念我在我的博文“YOLOv1详细解读”里面详细介绍了一下,感兴趣的小伙伴可以看一下。 「通俗一点来说就是网络对检测目标相信的程度,如果这里设置“0”的话,那么网络只要认为这他预测的这个目标有一点点的概率是正确的目标,他都会给框出来,我们可以通过这...
--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...
--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这里指置信度阈值,物体的置信度阈值为0.001 iou-thres代表着计算NMS的时候的IOU阈值为0.6,是一个筛选时候的参数,可以自己进行调整 max-det对于每一张图片中最大检测框数量,一张图中检测框个数不能超过300个,防止后续NMS耗时增多。 2.4 task,device,workers,single-cls参数 ...