当 stream=False 时,所有帧或数据点的结果都会存储在内存中,这可能会迅速增加数据量,最终导致内存不足错误。相比之下,stream=True利用生成器,只将当前帧或数据点的结果保存在内存中,从而大大减少了内存消耗,防止出现内存不足问题) model.predict()接受多个参数,可在推理时通过下面的这些参数覆盖默认值: 更多的信息...
当 stream=False 时,所有帧或数据点的结果都会存储在内存中,这可能会迅速增加数据量,最终导致内存不足错误。相比之下,stream=True利用生成器,只将当前帧或数据点的结果保存在内存中,从而大大减少了内存消耗,防止出现内存不足问题) model.predict()接受多个参数,可在推理时通过下面的这些参数覆盖默认值: 更多的信息...
results = model.predict(source="folder", show=True) # 显示预测结果。接受所有YOLO预测参数 # 使用PIL库 im1 = Image.open("bus.jpg") results = model.predict(source=im1, save=True) # 保存绘制的图像 # 使用ndarray im2 = cv2.imread("bus.jpg") ...
stream=True, # 对于视频采用流模式处理,防止因为因为堆积而内存溢出 # show=True, # 实时推理演示 tracker="botsort.yaml", # 默认tracker为botsort save=True, # 选择是否保存处理后的视频 save_dir=save_path, # 处理视频的保存路径 # vid_stride=2, # 视频帧数的步长,即隔几帧检测跟踪一次 # save_tx...
val True 是否 在训练期间验证/测试 - plots False 是否 在训练/评估过程中保存绘图和图像 - 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 ...
@glenn-jochersorry for mention. I countered same problem on my YOLOV8 prediction. I already add stream=True for avoiding OOM, but it sames not working. I tried a test on this blow code: res = [] for r in model.predict( source=["img1_dir", "img2_dir"...], ...
yolo predictmodel=yolov8n.ptsource='ultralytics/data/images/bus.jpg' 然后就会看到这个图片 五、数据集准备 这时候说明环境是没问题的了,我们可以准备数据集了,数据集的格式就是TXT标签加原图片,可参考YOLOv5这个博客:点击 六、 模型训练 6.1 方式一 ...
results = model.predict(source="folder") # results would be a generator which is more friendly to memory by setting stream=True # 2. return as a generator results = model.predict(source=0, stream=True) for result in results: # detection result.boxes.xyxy # box with xyxy format, (N, ...
_predict_start(predictor): pass # 在每个预测 batch 开始时调用 def on_predict_batch_start(predictor): pass # 在每个预测 batch 结束时调用 def on_predict_batch_end(predictor): pass # 在预测后处理结束时调用 def on_predict_postprocess_end(predictor): pass # 在预测结束时调用 def on_predict_...
从ultralytics.utils.torch_utils中导入model_info_for_loggers函数try:assertnotTESTS_RUNNING# 确保不是在运行测试时记录日志,断言不应该是pytestassertSETTINGS["wandb"]isTrue# 验证W&B集成是否启用# 尝试导入并验证wandb模块importwandbaswbasserthasattr(wb,"__version__")# 确保wandb模块已经正确导入,而不是一...