imgsz: 推理大小(高度,宽度),即用于推理的输入图像大小。conf_thres: 置信度阈值,即过滤掉小于此值的检测结果。iou_thres:NMS(非极大值抑制)的IOU阈值,即用于去除重叠的检测结果。max_det: 每张图像的最大检测数,即指定每张图像最多检测多少个目标。device: 设备类型,即指定使用的设备类型,如CPU或GPU。view_img...
4.2.5 “conf-thres” 这个就是置信度的阈值,置信度这个概念我在我的博文“YOLOv1详细解读”里面详细介绍了一下,感兴趣的小伙伴可以看一下。 通俗一点来说就是网络对检测目标相信的程度,如果这里设置“0”的话,那么网络只要认为这他预测的这个目标有一点点的概率是正确的目标,他都会给框出来,我们可以通过这几...
1,conf_thres : 想让YOLO只标记可能性高的地方(只有超过这个值才能显示结果), 2,iou_thres : 简单的说根据具体情况进行对参数的设置 a,越大,对于同一物品的不同预测结果 当成 对多个物品的多个预测结果,导致一个物品出现了多个预测结果 b,越小,对于多个物品的不同预测结果 当成 对同一物品的不同预测结果,导致...
1、conf_thres:Confidence Threshold,置信度阈值;设置了此参数推理结果只显示预测概率超过conf_thres的预测结果。 2、iou_thres:Intersect over Union Threshold,交并比阈值。 值=预测框大小∩真实框大小 / 预测框大小∪真实框大小;预测框与真实框的交集与并集的取值 iou_thres值越大,则容易将对于同一个物品的不同...
conf_thres: 置信度阈值,默认为0.001 iou_thres: 非极大值抑制的iou阈值,默认为0.6 task: 设置测试的类型 有train, val, test, speed or study几种,默认val device: 使用的设备类型,默认为空,表示自动选择最合适的设备 single_cls: 数据集是否只用一个类别,运行val.py传入默认False 运行train.py则传入single_...
— conf-thres:对象置信阈值,默认0.4 — iou-thres:NMS的IOU阈值,可以根据实际对象的重叠度调节,默认0.5 — device: 选择使用CUDA或者CPU — view-img:显示所有推理结果 — save-txt:将每一帧的推理结果及边界框的位置,存入*.txt文件 — classes:类别过滤,意思是只推理目标类别 — agnostic-nms:使用agnostic-nm...
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只使用了单图进行推理。 多图推理构建 基本没见到有人做过多图推理的改造探索,在官方仓库的某issue中,找到了作者提供...
x = x[xc[xi]]:由于prediction当前batch为1 ,所以对应xi此时为0,xc是上面通过conf_thres得到shape为【1,25200】的mask,所以xc[xi]就是取出该batch中所有的anchors【这些anchors内已经内是经过conf筛选的目标】;x的shape为【25200,117】[忘记这个shape的含义可以看我最前面的图],那么x[xc[ix]]就可以表示为通...
--conf-thres:目标置信度阈值,默认0.001 --iou-thres:NMS的IOU阈值,默认0.65 --save-json:把结果保存为cocoapi-compatible的json文件 --task:默认val,可选其他值:val, test, study --device:cuda设备,例如:0或0,1,2,3或cpu,默认'' --half:半精度的FP16推理 ...
non_max_suppression函数的输入参数包括预测结果pred、置信度阈值conf_thres、IOU(交并比)阈值iou_thres、类别classes、是否进行类别无关的NMSagnostic_nms,以及最大检测数max_det。该函数的输出是经过NMS筛选后的预测结果。 第二行代码更新了计时器,记录了NMS操作所用的时间。