import argparse import os import platform import sys from pathlib import Path import torch FILE = Path(__file__).resolve() #获取detect.py在电脑中的绝对路径 ROOT = FILE.parents[0] # 获取detect.py的父目录(绝对路径) if str(ROOT) not in sys.path: # 判断detect.py的父目录是否存...
results[0].show()'''tensorrt_model = YOLO("best.engine", task="detect") results= tensorrt_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg") results[0].show()''' 更丰富的export参数,查阅YOLO11在训练和导出时的一些参数设置 - 夕西行 - 博客园 (cnblogs.com) yolov11 常用参数(无废话)_yolo...
@echooffcdC:\path\to\yolov5 python detect.py [你可能需要的参数列表]2. 将文件保存为run_yol...
1. Detect脚本使用 对于测试的都会存放在runs/detect文件目录下,使用例程只需要指定输入的数据,再指定训练好的权重即可 python detect.py --source 0 # webcamimg.jpg # image 单个图像文件vid.mp4 # video 单个视频文件path/ # directory 目录文件path/*.jpg # glob 正则表达式表示'https://youtu.be/Zgi9g1k...
yolov5的参数是由argparse包传入的,我们可以通过命令行传入参数,也可以直接设置参数默认值。我们打开yolov5-master文件加下的detect.py文件,传参的代码在主函数中,几个关键参数如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 parser.add_argument('--weights',nargs='+',type=str,default='yolov5x.pt...
在https:///ultralytics/yolov5/releases中下载4个权重文件,放到工程路径下的weights文件夹中。 一般这四个就够用了,s是最小的,速度最快,但是精度不高。 第四步 测试detect.py 在工程文件在运行cmd。 然后输入python detect.py --source 0 --weights=“weights/” (如果设备有摄像头) ...
今天分析的是其中的detect.py,这是yolo v5的推理代码,总共只有200多行代码,所以并不复杂。 依赖包 首先是导入依赖包: importargparseimportcsvimportosimportplatformimportsysfrompathlibimportPathimporttorch#获取detect.py在电脑中的绝对路径FILE=Path(__file__).resolve()# 获取detect.py的父目录(绝对...
今天要学习的是detect.py。通常这个文件是用来预测一张图片或者一个视频的,也可以预测一个图片文件夹或者是一些网络流。下载后直接运行默认是对date/images文件夹下的两张照片进行检测识别。 文章代码逐行手打注释,每个模块都有对应讲解,一文帮你梳理整个代码逻辑!
在视频上运行该检测器的代码可以在我们的 GitHub 中的 video.py 文件中找到。这个代码非常类似 detect.py 的代码,只有几处不太一样。 首先,我们要用 OpenCV 打开视频 / 相机流。 videofile = "video.avi" #or path to the video file. cap = cv2.VideoCapture(videofile) ...