visualize:是否可视化模型特征。默认值为False。 augment:是否对预测源应用图像增强。默认值为False。 agnostic_nms:是否使用类别无关的NMS。默认值为False。 retina_masks:是否使用高分辨率的分割掩膜。默认值为False。 classes:按类别过滤结果。可以指定单个类别(例如class=0)或多个类别(例如class=[0,2,3])。默认值...
augment: 扩充推理,即指定是否在推理期间应用数据扩充。visualize: 可视化特征,即指定是否在推理过程中可视化特征。update: 更新所有模型,即指定是否在推理期间更新所有模型。project: 结果保存的项目路径,即指定要将结果保存到的项目路径。name: 结果保存的名称,即指定要将结果保存为的名称。exist_ok: 存在的项目/名称...
visualize:是否可视化模型特征。默认值为False。 augment:是否对预测源应用图像增强。默认值为False。 agnostic_nms:是否使用类别无关的NMS。默认值为False。 retina_masks:是否使用高分辨率的分割掩膜。默认值为False。 classes:按类别过滤结果。可以指定单个类别(例如class=0)或多个类别(例如class=[0,2,3])。默认值...
可以提分 visualize=False, # visualize features 是否可视化网络层输出特征 update=False, # update all models 如果为True,则对所有模型进行strip_optimizer操作,去除pt文件中的优化器等信息,默认为False project=ROOT / 'runs/detect', # save results to project/name 预测结果保存的路径 name='exp', # save...
img=cv2.warpAffine(img,M[:2],dsize=(width,height),borderValue=(114,114,114))# Visualize #importmatplotlib.pyplotasplt # ax=plt.subplots(1,2,figsize=(12,6))[1].ravel()# ax[0].imshow(img[:,:,::-1])# base # ax[1].imshow(img2[:,:,::-1])# warped ...
visualize=False, # Visualize features. update=False, # Update all models. project=ROOT / 'runs/detect', # Save results to project/name. name='exp', # Save results to project/name. exist_ok=False, # Existing project/name ok, do not increment. ...
4.2.18 “visualize” 这个参数的意思就是是否把特征图可视化出来,如果开启了这和参数可以看到exp文件夹下又多了一些文件,这里.npy格式的文件就是保存的模型文件,可以使用numpy读写,.png就是图片文件啦。 下面来看一下保存下来的特征图: stage0: stage3: ...
visualize = increment_path(save_dir / Path(path).stem, mkdir=True)ifvisualizeelseFalsepred = model(im, augment=augment, visualize=visualize)# NMSwithdt[2]: pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres, classes, agnostic_nms, max_det=max_det)# Second-stage classifier (optional)...
visualize: 是否可视化特征图,默认为 False update: 如果为True,则对所有模型进行strip_optimizer操作,去除pt文件中的优化器等信息,默认为False project: 结果保存的项目目录路径,默认为 'ROOT/runs/detect' name: 结果保存的子目录名称,默认为 'exp' exist-ok: 是否覆盖已有结果,默认为 False line-thickness: 画...
4.2.18 “visualize” 这个参数的意思就是是否把特征图可视化出来,如果开启了这和参数可以看到exp文件夹下又多了一些文件,这里.npy格式的文件就是保存的模型文件,可以使用numpy读写,.png就是图片文件啦。 下面来看一下保存下来的特征图: stage0: stage3: ...