test.py修改: 代码语言:javascript 复制 # 计算漏检率 print("漏检样本数为:") print(int(confusion_matrix.lou)) print("漏检率为:") print(confusion_matrix.lou / confusion_matrix.class_total) # 计算虚检率 print("虚检样本数为:") print(int(confusion_matrix.xu)) print("虚检率为:") print(confu...
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'...
这个文件之前是叫test.py,后来改为val.py。 在之前我们已经学习了推理部分detect.py和训练部分train.py这两个,而我们今天要介绍的验证部分val.py这个文件主要是train.py每一轮训练结束后,用val.py去验证当前模型的mAP、混淆矩阵等指标以及各个超参数是否是最佳, 不是最佳的话修改train.py里面的结构;确定是最佳了...
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 thre...
在test.py中,将 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 withopen(data)asf: 改为 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 withopen(data,encoding='UTF-8')asf: 这种思路意味着模型需要重新训练,并且后面还是会存在一些小问题。
test.py:这个文件通常是用于测试模型性能的脚本。它会加载训练好的模型权重,对测试集或单个图像进行预测,并计算评估指标。 detect.py:这个文件通常是用于使用训练好的模型进行目标检测的脚本。它会加载训练好的模型权重,对图像或视频进行目标检测,并输出检测结果。
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 export.py --weights best.pt --img640--batch1--include onnx 就看可以看到生成best.onnx。 2. best.onnx转换成best.rknn 将生成的best.onnx放到toolkit的examples/onnx/yolov5目录下 修改test.py: rknn.config(reorder_channel='0 1 2', ...
运行voc_label.py时报错“ZeroDivisionError: float division by zero”的原因是:标注文件中存在width为0或者height为0的数据,检查修改后可解决。 .配置文件 1)数据集的配置 在yolov5目录下的data文件夹下新建一个ab.yaml文件(可以自定义命名),用来存放训练集和验证集的划分文件(train.txt和val.txt),这两个文件是...
test.py 第二次提交 3年前 the_toall.py 第二次提交 3年前 train.py 第一次提交 3年前 tutorial.ipynb 第一次提交 3年前 val.py 第一次提交 3年前 README GPL-3.0 YOLOv5 🚀 is a family of object detection architectures and models pretrained on the COCO dataset, and representsUltralyticsop...