Batch Shape 是 YOLOv5 中提出的可以加快推理的一个测试技巧,其思路是不再强制要求整个测试过程图片都是 640x640,而是可以变尺度测试,只需要保证当前 batch 内的 shape 是一样的就行。这种方式可以减少额外的图片像素填充,从而实现加速推理过程。 Batch Shape 的具体实现可以参考 链接。 MMYOLO 中几乎所有算法在...
</node> </launch> 其中: output_topic:检测结果输出话题(消息类型: MultiDetectionInfo.msg) camera_parameters:相机参数文件(为了估计视线角误差、目标位置) object_names_txt:目标类别描述txt问题(具体见:<path-to-Prometheus>/Modules/object_detection/py_nodes/yolov5_openvion_client/class_desc/coco.txt...
假设输入是 640*480( w, h )。假设有 3个 head,最大下采样为 32 倍,那么 640/32 = 20, 480/32 = 15, 85 为 (x,y,w,h,confidence, 80个类)。 所以,最后的特征图降为 20*15, 40*30, 80*60。 3 表示 每个 特征图上的 点有 3 个 anchor,那么就有 3 个 预测框。 如果batchsize=1,那...
此外,在这个小小的程序里我还做了件画蛇添足的事情,就是我在网上胡乱搜索资料的时候发现别人构建的训练图片的长宽都是一样的,所以我把系统默认的640*480的摄像头图片给改成了512*512,后来发现好像也没有必要。 图片拍摄好,就是最无聊的手动打标签了,安装labelImg,然后启动,然后设置为自动保存标签结果、最后改成...
举个例子:假设输入图像尺寸为768x576,模型输入尺寸为640x640,按照等比例缩放的原则缩放后的图像尺寸为640x480,那么在y方向上还需要填充640-480=160(分别在图像的顶部和底部各填充80)。来看一下实现代码: cv::Mat input_image = cv::imread("dog....
原图大小:640 × 480 方块尺寸: 32 × 32 于是得到20 × 15个小方块 每个方块内设置3个锚框,锚框的宽高可由聚类算法算得 3种[w, h]:[116, 90], [156, 198], [373, 326] 于是我们得到了20 × 15 ×3 = 900个anchor box 如下图所示,每个红色格子内都有3锚框(我只画了其中两个格子的, 蓝色...
有了这个小应用的帮助,很快就完成了200张照片的拍摄。此外,在这个小小的程序里我还做了件画蛇添足的事情,就是我在网上胡乱搜索资料的时候发现别人构建的训练图片的长宽都是一样的,所以我把系统默认的640*480的摄像头图片给改成了512*512,后来发现好像也没有必要。
# 设置摄像头分辨率(例如,640x480) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640) cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480) # 设置摄像头帧率(如果支持的话) cap.set(cv2.CAP_PROP_FPS, 30) 4. 加载YOLOv5模型并准备进行推理 加载YOLOv5模型,并设置推理所需的参数,如权重文件路径、设备(CPU或GPU)等。
model is NHWC input fmt model input height=640, width=640, channel=3 scale=1.000000 dst_box=(0 80 639 559) allow_slight_change=1 _left_offset=0 _top_offset=80 padding_w=0 padding_h=160 src width=640 height=480 fmt=0x1 virAddr=0x0x55773e6280 fd=0 dst width=640 height=640 fmt...
将原始输入图像缩放到模型需要的尺寸,比如640x640。这一步需要注意的是,原始图像是按照等比例进行缩放的,如果缩放后的图像某个维度上比目标值小,那么就需要进行填充。举个例子:假设输入图像尺寸为768x576,模型输入尺寸为640x640,按照等比例缩放的原则缩放后的图像尺寸为640x480,那么在y方向上还需要填充640-480=160...