python detect.py --save-conf#不报错,但没效果 必须和--save-txt配合使用,即: python detect.py --save-txt --save-conf 在这里插入图片描述 如果指定了这个参数就可以发现,同样是保存txt格式的文件,这次多了红色框里面的置信度值。原来每行只有 5 5 5 个数字,现在有 6 6 6 个了。 2.6"–save-json"...
python detect.py --save-txt 可以看到输出结果多了一个labels文件夹 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-...
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_crop # Directories save_dir = Path(increment_path(Path(opt.project) / opt.name, exist_ok=opt.exist_ok)) # increment run (save_dir / 'labels' if save_txt else save_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True) # make dir # Initialize set_logging() device = select_device(opt....
np.savetxt(sp, s, fmt='%g') # overwrites existing (if any) # 根据长宽比进行排序 s = np.array(s, dtype=np.float64) ar = s[:, 1] / s[:, 0] # aspect ratio i = ar.argsort() # 根据顺序重排顺序 self.img_files = [self.img_files[i] for i in i] ...
(save_dir / 'labels' if save_txt else save_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True) # make dir''' # Load model. device = select_device(device) model = DetectMultiBackend(weights, device=device, dnn=dnn, data=data, fp16=half) ...
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 ...
--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 ...
(trainval, tr)file_trainval = open(txtsavepath +'/trainval.txt','w')file_test = open(txtsavepath +'/test.txt','w')file_train = open(txtsavepath +'/train.txt','w')file_val = open(txtsavepath +'/val.txt','w')fori in list_index...
0 - 255 to 0.0 - 1.0 if len(im.shape) == 3: im = im[None] # expand for batch dim t2 = time_sync() dt[0] += t2 - t1 dt[0] += t2 - t1 # Inference # visualize = increment_path(save_dir / Path(path).stem, mkdir=True) if visualize else False...