默认值为None。 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,...
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...
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文件夹下又多了一些文件,这里格式的文件就是保存的模型文件,可以使用读写,就是图片文件。 下面来看一下保存下来的特征图: : : : : 4.2.19 “update” 这个参数用于在模型训练的最后阶段去除优化器信息,以减小模型文件...
# Ultralytics YOLO 馃殌, AGPL-3.0 license# 默认的训练设置和超参数,用于中等增强的 COCO 训练task: detect# (str) YOLO 任务,例如检测、分割、分类、姿态mode: train# (str) YOLO 模式,例如训练、验证、预测、导出、跟踪、基准测试# 训练设置 ---model:# (str, optional)模型文件的路径,例如 yolov8n....
visualize:是否可视化特征图。 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。还有一些png文件。 update:如果指定这个参数,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 project:预测结果保存的路径 name:预测结果保存文件夹名 exist...
--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' ...
1.1 weights参数 parser.add_argument('--weights', type=str, default=ROOT / 'yolov5s.pt', help='initial weights path') 提供预训练参数,如果有 就放出地址 如果没有预训练权重 此时default直接空白即可 parser.add_argument('--weights', type=str, default='', help='initial weights path') ...
visualize = increment_path(save_dir / Path(path).stem, mkdir=True) if visualize else False pred = model(im, augment=augment, visualize=visualize) t3 = time_sync() dt[1] += t3 - t2 # NMS pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres, classes, agnostic_nms, max_det=max...
# 视频流缓冲visualize=False,# 可视化模型特征augment=False,# 启用推理时增强agnostic_nms=False,# 启用类无关的NMSclasses=None,# 指定要检测的类别retina_masks=False,# 使用高分辨率分割掩码embed=None,# 提取特征向量层show=False,# 是否显示推理图像save=True,# 保存推理结果save_frames=False,# 保存视频的...