yolo task=detect mode=predict model=best.pt source=***.jpg device=0 (2)指定cfg yolo cfg=ultralytics/cfg/default.yaml (3)python代码 在项目根目录下面新建predict.py文件,笔者比较喜欢实用此种方式,但是推荐大家使用cfg的方式。 # 导入ultralytics的YOLO库 from ultralytics import YOLO # 加载模型 mod...
yolo task=detect mode=predict conf=0.25 save=True model=runs/detect/train/weights/best.pt source=b.mp4 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from ultralytics import YOLOv10 import supervision as sv import cv2 classes = {0: 'licence'} model = YOLOv10('runs/detect/train/weight...
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...
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。 有关所有可能的yolo CLI标志和参数,...
yolo task=detect \mode=val \model={HOME}/runs/detect/train/weights/best.pt \data={dataset.location}/data.yaml评估结果如下：5、使用自定义模型进行预测 命令如下：yolo task=detect \mode=predict \model={HOME}/runs/detect/train/weights/best.pt \conf=0.25 \source={dataset.location}/test/images...
(1) 训练模式——表示为mode = train (2) 验证模式——表示为mode = val (3) 预测模式——表示为 mode = Predict 它执行三种任务: (1) 检测——表示为task = detect (2) 分割——表示为task = segment (3) 分类——表示为task =c lassify ...
shell 复制代码 yolo task=detect mode=predict model=yolov8n.pt source=ultralytics/assets/bus.jpg imgsz=640 show=True save=True 如果模型权重不存在,程序会自动从GitHub中下载。如果对命令行的参数不了解,可以参考官方文档的说明,也可以直接看ultralytics代码仓库中的ultralytics/yolo/cfg/default.yaml文件,...
Predict: yolo predict task=detect model=yolov8n.onnx imgsz=640 Validate: yolo val task=detect model=yolov8n.onnx imgsz=640 data=coco.yaml Visualize: https://netron.app 从输出信息中可以看出, yolov8n.pt原始模型的输出尺寸为 (1, 3, 640, 640),格式为 BCHW ,输出尺寸为 (1, 84, 8400)...
Predict: yolo predict task=detect model=yolov8n.onnx imgsz=640Validate: yolo val task=detect model=yolov8n.onnx imgsz=640data=coco.yaml Visualize: https://netron.app 从输出信息中可以看出, yolov8n.pt原始模型的输出尺寸为 (1, 3, 640, 640),格式为 BCHW ,输出尺寸为 (1, 84, 8400) 。
yolo/engine/trainer: task=detect, mode=train, model=, data=football.yaml, epochs=20, patience=50, batch=128, imgsz=640, save=True, save_period=-1, cache=False, device=(0, 1), workers=8, project=None, name=None, exist_ok=False, pretrained=False, optimizer=SGD, verbose=True, seed=...