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" 在这里插入图片描述 是否按照coco的json格式保存预测框,并且使用coco api做评估(需要...
"""COCO 格式的数据集转化为 YOLO 格式的数据集--json_path 输入的json文件路径--save_path 保存的文件夹名字，默认为当前目录下的labels。"""import shutil,osimport jsonfrom tqdm import tqdmimport argparseparser = argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--json_path', default='./sardataset/test....
save_json |= opt.data.endswith('coco.yaml') opt.save_txt |= opt.save_hybrid print_args(vars(opt)) return opt 前六个参数和detect.py意义一样。 task:可以是train, val, test。比如:python val.py --task test表示打印测试集指标 augment:测试是否使用TTA Test Time Augment,指定这个参数后各项...
# vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*fourcc), fps, (w, h)) # vid_writer.write(im0) if save_txt or save_img or save_json: print('Results saved to %s' % Path(out)) #将 json 数据写入文件 with open(os.path.join(Path(out), 'result.json'), 'w') ...
--save-json保存结果为json --exist-ok若重名不覆盖 --half半精度检测(FP16) TODO 翻译官方Tutorial的各个教程 联系方式 如有疑问可在本repo的Issues里提,我看到会及时回复。 如有代码bug请去yolov5官方Issues下提。 个人联系方式:wudashuo@gmail.com
--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 --single-cls:将其视为单类别,布尔值 --augment:增强推理,布尔值 ...
save_json:是否按照coco的json格式保存预测框,并且使用cocoapi做评估(需要同样coco的json格式的标签)运行test.py传入默认Fasle。运行train.py则传入is_coco and final_epoch(一般也是False) project:结果保存的项目文件夹路径,默认为“runs/val” name:结果保存的文件名,默认为“exp” ...
opt.save_json= opt.save_jsonoropt.data.endswith('coco.yaml') opt.data= check_file(opt.data)#check fileprint(opt) 同理这里的batch_size image_size ,显卡不行你就调小点。 这就解决了yolov5 训练时会出现的pytorch出现RuntimeError: CUDA out of memory. ...
results,_,_=test.test(opt.data,batch_size=batch_size*2,imgsz=imgsz_test,conf_thres=0.001,iou_thres=0.7,model=attempt_load(m,device).half(),single_cls=opt.single_cls,dataloader=testloader,save_dir=save_dir,save_json=True,plots=False,is_coco=is_coco)# Strip optimizers ...