打开这个文件夹我们就可以看到两个.txt文件 这两个.txt文件里面保存了一些类别信息和边框的位置信息 4.2.12 “save-conf” 这个参数的意思就是是否以.txt的格式保存目标的置信度 如果单独指定这个命令是没有效果的; python detect.py --save-conf #不报错,但没效果 必须和--save-txt配合使用,即: python detect...
save_txt: 是否将检测结果保存为文本文件,默认为False save_hybrid: 是否保存 label+prediction hybrid results to *.txt 默认False save_conf: 是否在保存的文本文件中包含置信度信息,默认为False save_json: 是否按照coco的json格式保存预测框,并且使用cocoapi做评估(需要同样coco的json格式的标签)运行test.py传入...
— 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-nms NMS 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 python detect.py --source 0 # webcam file.jpg # image file.mp4 # video path/ # directory path/*...
save_txt=False,save_conf=False,save_crop=False,nosave=False,classes=None,agnostic_nms=False,augment=False,visualize=False,update=False,project=runs\detect,name=exp,exist_ok=False,line_thickness=3,hide_labels=False,hide_conf
nosave:仅保存最终checkpoint notest:仅测试最后的epoch evolve:进化超参数 bucket:gsutil bucket cache-images:缓存图像以加快训练速度 weights:权重文件路径 name:重命名results.txt to results_name.txt device:cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu ...
python detect.py --weights runs/train/exp9/weights/best.pt --source data/Samples/ --device 0 --save-txt 结果如下: ???他在测什么???居然把岩石都当成鱼了。。。可能跟我选取得数据有关系。所以说数据集是非常非常影响最终模型的性能的 我们换...
--save-conf:是否保存检测结果的置信度到 txt文件,默认为 False --save-crop:是否保存裁剪预测框图片,默认为False,使用--save-crop 在runs/detect/exp*/crop/剪切类别文件夹/ 路径下会保存每个接下来的目标 --nosave:不保存图片、视频,要保存图片,不设置--nosave 在runs/detect/exp*/会出现预测的结果 ...
save_path = str(save_dir / p.name) # im.jpg # 将预测出来的图片保存为'.jpg'格式,起到压缩图片大小作用,降低需占用的内存空间。 save_path = save_path[:-4] + '.jpg' txt_path = str(save_dir / 'labels' / p.stem) + ('' if dataset.mode == 'image' else f'_{frame}') # im...
其中weights 是训练完毕后给出的权重,source 就是要识别的4万张测试图片所在的文件夹,--save-txt是保存结果的意思。 识别完毕后,会在ultralytics_yolov5\runs\detect文件夹下生成最新的exp+数字的文件夹,里面是识别标注后的图片和labels文件夹,labels里面是对每个图片结果的txt文件。
("1.17.0"): train: weights=/home/aistudio/YOLOv5-Paddle/weights/yolov5s.pdparams, cfg=yolov5s.yaml, data=/home/aistudio/YOLOv5-Paddle/data/hand_gesture.yaml, hyp=data/hyps/hyp.scratch.yaml, epochs=50, batch_size=16, imgsz=640, rect=False, resume=False, nosave=False, noval=False,...