运行,得到模型 预测看下效果Predict - Ultralytics YOLO Docs 目标检测实战:使用YOLOv11训练自己的数据集_yolo模型训练实战-CSDN博客 训练得到的指标含义YOLOv5性能评估指标->mAP、Precision、Recall、FPS、Confienc (讲解论文关注的主要指标)_yolov5目标检测模型评估指标-CSDN博客 YOLO11参数含义yolov11 常用参数(无废...
预测(Predict)模式:在真实世界数据上释放模型的预测能力。 导出(Export)模式:以各种格式使模型准备就绪,部署至生产环境。 跟踪(Track)模式:将您的目标检测模型扩展到实时跟踪应用中。 基准(Benchmark)模式:在不同部署环境中分析模型的速度和准确性。 所以,本文也会按照该顺序,逐步讲解。 安装Ultralytics 一般来说,...
model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt') # 加载自定义的训练模型 if __name__ == '__main__': results = model.predict( r"D:\ultralytics-main\ultralytics\datasets\original-license-plates\test\images\b9f5b9acf1777acf_jpg.rf.b92969d5c3738ece6a84dcd2d0ea3ce0.jpg", save=Tru...
然后就可以使用命令行执行对象检测了,其中需要提供模型的预训练权重与需要对象检测的图片,其中task为detect对象检测任务,mode为预测,conf为检测置信度,save为是否保存对象检测的结果。 !mkdir -p {HOME}/data !ls -lh {HOME}/data %cd {HOME} !yolo task=detect mode=predict conf=0.25 save=True \ model={H...
其次，这次新增的CLI可以让你在各种任务和版本上进行更加方便的模型训练、验证或推理。在终端的操作方式与我们熟悉的脚本非常相似，比如利用CLI检测给定图像中的对象，这样就行：yolo task=detect \mode=predict \model=yolov8n.pt \conf=0.25 \source='https://media.roboflow.com/notebooks/examples/dog.jpeg'最...
model = YOLO('runs/detect/train14/weights/best.pt') # ../datasets/Base-3C-Circle-Mark/images 这里是需要验证的图片的目录 model.predict('../datasets/Base-3C-Circle-Mark/images', save=True, line_width=1) 导出模型 这里主要介绍一下导出coreml,可直接用于ios端的,导出的模型是以 .mlpackage 后...
然后运行classify/predict.py进行识别,识别完成的结果如下: 这里每一张图片会对应一个label,label中包含了最大5个类别的概率和名称。 格式转换与可视化 下面就需要把识别出来的结果转回到YOLO检测格式。 编写脚本cls2corp.py 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
其中,task参数可以接受三个参数值:detect、classify和segment,分别对应于检测、分类和分段三种任务。类似地,mode参数可以有三个取值,分别是train、val或predict。此外,在导出训练模型时,我们也可以将mode参数指定为export。 有关所有可能的yolo CLI标志和参数,有兴趣的读者可参考链接https://docs.ultralytics.com/config...
yolo task=detect mode=predict model=yolov8x.pt source='input/video_3.mp4'show=True Extra Large模型在GTX1060 GPU上的平均运行速度为 17 FPS。 实例分割的推理结果 使用YOLOv8 实例分割模型运行推理同样简单。我们只需要更改上面命令中的task和model名称。
mode=predict \ model=yolov8n.pt \ source="image.jpg" 其中,task参数可以接受三个参数值:detect、classify和segment,分别对应于检测、分类和分段三种任务。类似地,mode参数可以有三个取值,分别是train、val或predict。此外,在导出训练模型时,我们也可以将mode参数指定为export。