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-...
parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-hybrid', action='store_true', help='save label+prediction hybrid results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in ...
parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --class 0, or --class 0 2 3'...
--save-txt:是否将预测的框坐标以txt文件格式保存 默认True 会在runs/detect/expn/labels下生成每张图片预测的txt文件 --save-conf:是否保存预测每个目标的置信度到预测tx文件中 默认True --save-crop:是否需要将预测到的目标从原图中扣出来 剪切好 并保存 会在runs/detect/expn下生成 --nosave:是否不要保存预...
在yolov5-master-cat的根目录下新建一个文件makeTxt.py,代码如下: import os import random trainval_percent = 0.9 train_percent = 0.9 xmlfilepath = 'data/Annotations' txtsavepath = 'data/ImageSets' total_xml = os.listdir(xmlfilepath)
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...
.jpg"print(output_img_path)im=Image.open(img_path)im.save(output_img_path)returnTrueexcept:...
parser.add_argument('--save-conf',action='store_true',help='save confidences in --save-txt labels') parser.add_argument('--save-crop',action='store_true',help='save cropped prediction boxes') parser.add_argument('--nosave',action='store_true',help='do not save images/videos') ...
images/maksssksksss38.png',help='file/dir/URL/glob/screen/0(webcam)')parser.add_argument('--data',type=str,default=ROOT/'DataSets/data/facemask.yaml',help='(optional) dataset.yaml path')parser.add_argument('--save-txt',action='store_true',default=True,help='save results to *.txt'...
save-txt:是否将预测的框坐标以txt文件形式保存,默认False classes:设置只保留某一部分类别,形如0或者0 2 3 agnostic-nms:进行nms是否也去除不同类别之间的框,默认False augment:推理的时候进行多尺度,翻转等操作(TTA)推理 update:如果为True,则对所有模型进行strip_optimizer操作,去除pt文件中的优化器等信息,默认...