cudnn.benchmark =True # Load model self.model = attempt_load(weights, map_location=self.device)# load FP32 model stride = int(self.model.stride.max())# model stride self.imgsz = check_img_size(imgsz, s=stride)# check img_size ifself.half: self.model.half()# to FP16 # Get nam...
b[[0,2]] = np.clip(b[[0,2]],0, w)# clip boxes outside of imageb[[1,3]] = np.clip(b[[1,3]],0, h)assertcv2.imwrite(f, img[b[1]:b[3], b[0]:b[2]]),'Failure extracting classifier boxes'else: ne +=1# print('empty labels for image %s' % self.img_files[i])...
YOLOv5:指定类别进行评估验证 背景:在特定场景下,只想关注特定类别的效果,即可指定类别进行评估验证。 目录结构示例 代码实现 主要修改官方代码utils/datasets.py中552行的include_class变量。 # YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license """ Dataloaders and dataset utils """ import glob import hashlib i...
7、load_imageload_image函数代码:def load_image(self, index): """用在LoadImagesAndLabels模块的__getitem__函数和load_mosaic模块中 从self或者从对应图片路径中载入对应index的图片 并将原图中hw中较大者扩展到self.img_size, 较小者同比例扩展 loads 1 image from dataset, returns img, original hw, ...
定义了一些模型评估和加载相关的函数和类,如model_info、load_classifier等。 定义了一些图像处理相关的函数和类,如scale_img、copy_attr等。 7.3 code\models\experimental.py classCrossConv(nn.Module):# Cross Convolution Downsampledef__init__(self,c1,c2,k=3,s=1,g=1,e=1.0,shortcut=False):# ch_...
下载好yolov5源码后,打开文件yolov5-master\utils\datasets.py,我这边下载的是最新源码。尽管yolov5的作者一直在更新代码,但都是小更。今天主要看看datasets.py中的dataloader中的内容。YOLOV4相对于V5,V4偏向于学术,V5偏向于应用,原理差不多;但是V5做得很完善,把能想到的应用场景都想到了,代码简洁、安全、可靠。
# Apply Classifier if classify: pred = apply_classifier(pred, modelc, img, im0s) # Process detections for i, det in enumerate(pred): # detections per image if webcam: # batch_size >= 1 p, s, im0, frame = path[i], '%g: ' % i, im0s[i].copy(), dataset.count ...
()# Apply Classifierifclassify:pred=apply_classifier(pred,modelc,img,im0s)# Process detectionsfori,detinenumerate(pred):# detections per imageifwebcam:# batch_size>=1p,s,im0,frame=path[i],'%g: '%i,im0s[i].copy(),dataset.countelse:p,s,im0,frame=path,'',im0s,getattr(dataset,'...