2.5"–save-conf" 在这里插入图片描述 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.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,...
python detect.py --save-txt 可以看到输出结果多了一个labels文件夹 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-...
save_txt: 是否将检测结果保存为文本文件,默认为False save_hybrid: 是否保存 label+prediction hybrid results to *.txt 默认False save_conf: 是否在保存的文本文件中包含置信度信息,默认为False 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...
np.savetxt(sp, s, fmt='%g') # overwrites existing (if any) # 根据长宽比进行排序 s = np.array(s, dtype=np.float64) ar = s[:, 1] / s[:, 0] # aspect ratio i = ar.argsort() # 根据顺序重排顺序 self.img_files = [self.img_files[i] for i in i] self.label_files = [...
if save_txt: # Write to file xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh line = (cls, *xywh, conf) if opt.save_conf else (cls, *xywh) # label format with open(txt_path + '.txt', 'a') as f: ...
detect: weights=['../yolov5s/yolov5s.onnx'], source=data/images, data=data/coco128.yaml, imgsz=[640, 640], conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, max_det=1000, device=, view_img=False, save_txt=False, save_conf=False, save_crop=False, nosave=False, classes=None, agnostic_nms=...
--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 ...
(save_dir / 'labels' if save_txt else save_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True) # make dir''' # Load model. device = select_device(device) model = DetectMultiBackend(weights, device=device, dnn=dnn, data=data, fp16=half) ...
(save_dir / 'labels' if save_txt else save_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True) # make dir # Load model device = select_device(device) model = DetectMultiBackend(weights, device=device, dnn=dnn, data=data) stride, names, pt, jit, onnx, engine = model.stride, model.names, mod...
当你绘制框结束就会弹出标签选择框，然后标注类别。这个类别编辑更改在Labelimg文件里，里面有classes.txt文档，打开手动更改类别即可（当出现新类别时也可在标签选择框里输入点OK就自动添加类别了）。标注好后选择 yolo 格式，点击 Save 保存。标注结果保存在图片名.txt文件中，txt文件和图片名称一致，内容如下：3 一...