conf_thres: 置信度阈值,即过滤掉小于此值的检测结果。 iou_thres: NMS(非极大值抑制)的 IOU 阈值,即用于去除重叠的检测结果。 max_det: 每张图像的最大检测数,即指定每张图像最多检测多少个目标。 device: 设备类型,即指定使用的设备类型,如 CPU 或 GPU。 view_img: 显示结果,即指定是否在推理过程中显示结...
save_txt 是否把识别结果保存为txt,默认False save_conf 保存带有置信度分数的结果 ,默认False save_crop 保存带有结果的裁剪图像,默认False hide_label 保存识别的图像时候是否隐藏label ,默认False hide_conf 保存识别的图像时候是否隐藏置信度,默认False vid_stride 视频检测中的跳帧帧数,默认1 classes 展示特定类别...
box, cls, mask = x.split((4, nc, nm), 1) conf, j = cls.max(1, keepdim=True) x = torch.cat((box, conf, j.float(), mask), 1)[conf.view(-1) > conf_thres]# 由conf提前出的标签[0,1---79] # Batched NMS c = x[:, 5:6] * (0 if agnostic else max_wh) # classe...
predict 参数 参数 默认值 说明 调参建议 source ultralytics/assets 图片或视频的源目录 - conf 0.25 用于检测的 对象置信阈值,只有置信度高于此阈值的对象才会被检测出来 根据训练结果的F1_curve.png调整 iou 0.7 非极大值抑制(NMS)的交并比(IoU)阈值 用于去除重叠的检测框,只保留具有最高置信度的框 imgsz 64...
conf: Objectness value from 0-1 (nparray). pred_cls: Predicted object classes (nparray). target_cls: True object classes (nparray). plot: Plot precision-recall curve at mAP@0.5 save_dir: Plot save directory # Returns The average precision as computed in py-faster-rcnn. ...
my_model = YOLO('runs/segment/train60/weights/best.pt')'runs/segment/train60/weights/best.pt')results = list(my_model('datasets/test/images/img_5.png', conf=0.128))result = results[0]结果列表可能具有多个值，每个检测到的对象一个值。因为在这个示例中，每个图像中只有一个对象，我们取第一...
source参数为检测数据路径。img-size参数为检测时图像大小,最好与训练时相同,默认为640。conf-thres为检测置信度阈值,预测出的置信度高于这个阈值的物体就会显示在图中。iou-thres是NMS的IOU阈值,一般为0.3~0.5。 3 训练自己的数据集 3.1 使用labelimg标注图片 ...
model.predict('data/bus.jpg',save=True,imgsz=320,conf=0.5) 这里的图片路径可以自行修改指定。 示例效果: 目标检测+分割 代码语言:javascript 复制 # Load a pretrained YOLOv8n-seg Segment model model=YOLO('yolov8n-seg.pt')# Run inference on an image ...
yolo track model=yolov8n.pt source="https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc"conf=0.3,iou=0.5show 跟踪器 YOLOv8还支持使用修改的跟踪器配置文件,只需复制一个配置文件即可,比如复制custom_tracker.yamlultralytics/tracker/cfg并修改配置(比如tracker_type)。