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...
imgsz=[640, 640], conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, max_det=1000, device=, view_img=False, 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_...
第一行代码,创建了一个名为“visualize”的变量,如果需要可视化,则将其设置为保存可视化结果的路径,否则将其设置为False。使用increment_path函数创建路径,如果文件名已存在,则将数字附加到文件名后面以避免覆盖已有文件。 第二行代码,使用model函数对图像im进行预测,augment和visualize参数用于指示是否应该在预测时使用数...
# Inferencewithdt[1]:visualize=increment_path(save_dir/Path(path).stem,mkdir=True)ifvisualizeelseFalse pred=model(im,augment=augment,visualize=visualize)#NMSwithdt[2]:pred=non_max_suppression(pred,conf_thres,iou_thres,classes,agnostic_nms,max_det=max_det) 因此,不难发现,原始的detect.py只使用...
parser.add_argument('--visualize', action='store_true', help='visualize features') parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models') parser.add_argument('--project', default=ROOT / 'runs/detect', help='save results to project/name') ...
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...
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 ...
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 ...
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)...