首先需要在voc.yaml中增加测试集的路径,打开voc.yaml,在val字段后面增加test: tmp/test.txt这行代码,如图: 修改test.py中的参数,下面的这几个参数要修改。 parser = argparse.ArgumentParser(prog='test.py') parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='runs/exp7/weights/best.pt'...
ftest.close() 运行以上代码,可以得到的结果是,在ImageSets中有我们的数据集分类: 根目录下继续创建voc_label.py文件,代码如下:需要注意的是,sets中改为你的sets的名字(make_txt生成的) classes修改为你需要检测的类别,在本案例中,我们只需要检测fish一种类别。 import xml.etree.ElementTree as ET import pickle...
python test.py --data data/mydata.yaml --weights runs/exp1/weights/best.pt --augment 模型测试效果如下: 五、模型推理 最后,模型在没有标注的数据集上进行推理,在detect.py文件中指定测试图片和测试模型的路径,其他参数(img_size、置信度object confidence thres...
新版训练测试(loader的mode为"testval")可以把验证集长边resize到base-size输入到网络, 但mask仍然是原图尺寸, 以下代码自动把网络输出双线性插值到原图算指标 调用示例: python test.py --data cityscapes_det.yaml --segdata ./data/citys --weights ./best.pt --img-size 640 --base-size 640 即相...
YOLOv5 in PyTorch > ONNX > CoreML > iOS. Contribute to robinenrico/yolov5 development by creating an account on GitHub.
runs文件夹: 包含每次执行detect.py / test.py / train.py 的结果; utils文件夹: 包含网络训练、验证、测试所需要的脚本文件; weights文件夹: 下载预训练脚本的.sh文件。 四、整体流程 4.1 准备自己的数据集 在yolov5同一级的目录下创建自己的数据集文件夹(例如我们这里文件夹的名字为waste)。
python test.py --weights weights/best.pt 1. 如果使用cocoAPI使用以下命令: $ python3 test.py --img-size 608 --iou-thr 0.6 --weights ultralytics68.pt --cfg yolov3-spp.cfg Namespace(batch_size=32, cfg='yolov3-spp.cfg', conf_thres=0.001, data='data/coco2014.data', device='', im...
├── detect.py:利用训练好的权重参数进行目标检测,可以进行图像、视频和摄像头的检测。 ├── train.py:训练自己的数据集的函数。 ├── test.py:测试训练的结果的函数。 ├──requirements.txt:这是一个文本文件,里面写着使用yolov5项目的环境依赖包的一些版本,可以利用该文本导入相应版本的包。
E build: File "rknn/api/rknn_base.py", line 1836, in rknn.api.rknn_base.RKNNBase.build E build: File "rknn/api/rknn_base.py", line 377, in rknn.api.rknn_base.RKNNBase._generate_rknn E build: File "rknn/api/rknn_base.py", line 223, in rknn.api.rknn_base.RKNNBase._build_rk...
运行测试功能test.py python val.py --weights yolov5x.pt --data coco.yaml --img 640 --iou 0.65 --half --task test --batch-size 8 test运行结果 根据COCODetection Evaluation规定,获得的结果文件要以.zip形式提交到https://competitions.codalab.org/competitions/20794,从Evaluation server上获得判断结果...