parser.add_argument('--project', default='runs/detect', help='save results to project/name') parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment')...
打开这个文件夹我们就可以看到两个.txt文件 这两个.txt文件里面保存了一些类别信息和边框的位置信息 4.2.12 “save-conf” 这个参数的意思就是是否以.txt的格式保存目标的置信度 如果单独指定这个命令是没有效果的; python detect.py --save-conf #不报错,但没效果 必须和--save-txt配合使用,即: python detect...
(save_dir / 'labels' if save_txt else save_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True) # make dir 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 加载模型的权重 # Load model,加载模型的权重 device = select_device(device) #选择加载模型的设备 #加载模型并从模型中读取一些信息 model = DetectMultiBackend(weights,...
save-conf: 是否保存检测结果的置信度到 txt文件,默认为 False save-crop: 是否保存裁剪预测框图片,默认为False,使用--save-crop 在runs/detect/exp*/crop/剪切类别文件夹/ 路径下会保存每个接下来的目标 nosave: 不保存图片、视频,要保存图片,不设置--nosave 在runs/detect/exp*/会出现预测的结果 classes: ...
(电脑自带摄像头),也可以是rtsp等视频流--output:网络预测之后的图片/视频的保存路径--img-size:网络输入图片大小--conf-thres:置信度阈值--iou-thres:做nms的iou阈值--device:是用GPU还是CPU做推理--view-img:是否展示预测之后的图片/视频,默认False--save-txt:是否将预测的框坐标以txt文件形式保存,默认False...
在detect.py的Write results中,添加这部分 代码语言:javascript 复制 # Write resultsfor*xyxy,conf,clsinreversed(det):ifsave_txt:# Write to file xywh=(xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1,4))/gn).view(-1).tolist()# normalized xywh
python detect.py --weights yolov5s.pt --source 0 --save-txt 图中1 是调用本地摄像头进行实时目标检测(可以改成USB摄像头或IP摄像头,具体看我之前的博客);2 是在pycharm中打开终端;3 是之前提到需要运行的指令。 有几个细节需要强调:终端运行后要点击一下实时检测窗口,按键盘上的 'q’ 结束检测,注意...
--save-txt --conf 0.6 1. 2. 3. 4. Socurce:表示所需检测的image对象路径,可以指定单个img也可以指定img目录。 Weights:表示训练好的模型路径,一般在run/train目录下:best.pt表示训练过程中效果最好的模型,last.pt表示最后一次训练出的模型。 然后就可以运行detect.py监测文件了。监测结果会默认存放到runs/...
— 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-nms NMS 代码语言:javascript 复制 python detect.py --source 0 # webcam file.jpg # image file.mp4 # video path/ # directory path/*.jpg # glob rtsp://170.93...
推理结果会保存到runs\detect\,可以加上--save-txt以导出文本结果到labels目录。--conf 0.25修改置信度阈值,筛除低置信度的框子,--iou-thres 0.45修改IoU阈值,这个如果没猜错的话,是用于NMS吧?还可以用上数据增强TTA,加上--augment,同时放大尺寸--img 832,耗时会变多,不过效果还是有改观的。具体做了什么增强...