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')...
python detect.py --save-conf#不报错,但没效果 必须和--save-txt配合使用,即: python detect.py --save-txt --save-conf 在这里插入图片描述 如果指定了这个参数就可以发现,同样是保存txt格式的文件,这次多了红色框里面的置信度值。原来每行只有 5 5 5 个数字,现在有 6 6 6 个了。 2.6"–save-json"...
(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,...
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--classes...
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: ...
boximport timeimport cv2import torchimport randomimport numpy as npdef detect(save_img=False): # 解析配置参数 source, weights, data, imgsz = opt.source, opt.weights, opt.data, opt.img_size # 初始化 模型推理硬件 device = select_device(opt.device) model = DetectMultiBackend...
!python detect_track.py--weights yolov5m.pt--img640--source./sprint.mp4--save-txt--classes0--line-thickness1 速度仍然同样快,大约 52 FPS。输出还是很准确的,ID开关非常少,但是在遮挡时无法保持。输出可以在下面查看。 因此,我们可以从这些结果中得出结论,DeepSORT 不能很好地处理遮挡并可能导致 ID 切...
--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/...
在detect.py的Write results中,添加这部分 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 # 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 ...
Windows版在检测(detect.py)时可能有问题,请尽量在Linux或者MacOS使用本工程。如果你是CUDA11,且检测不出框,则降级到CUDA10.2,然后重装Pytorch1.8.1+cu102试试。 pip安装pycocotools需要有C++编译环境,不对COCO数据集进行操作的话也可以不安装pycocotools,我已在requirements.txt里注释掉了,默认不安装,如有需要自行...