retina_masks:是否使用高分辨率的分割掩膜。默认值为False。 classes:按类别过滤结果。可以指定单个类别(例如class=0)或多个类别(例如class=[0,2,3])。默认值为None,表示不进行类别过滤。 boxes:在分割预测中显示边界框。默认值为True。 使用Results对象 Results对象包含以下组件: Results.boxes:用于操作边界框的属性...
device='', half=False, dnn=False): self.weights = weights self.data = data self.device = device self.half = half self.dnn = dnn self.model, self.stride, self.names, self.pt = self.load_model() def load_model(self): FILE = Path(__file__).resolve() ROOT = FILE....
retina_masks:是否使用高分辨率的分割掩膜。默认值为False。 classes:按类别过滤结果。可以指定单个类别(例如class=0)或多个类别(例如class=[0,2,3])。默认值为None,表示不进行类别过滤。 boxes:在分割预测中显示边界框。默认值为True。 使用Results对象 Results对象包含以下组件: Results.boxes:用于操作边界框的属性...
retina_masks:是否使用高分辨率的分割掩膜。默认值为False。 classes:按类别过滤结果。可以指定单个类别(例如class=0)或多个类别(例如class=[0,2,3])。默认值为None,表示不进行类别过滤。 boxes:在分割预测中显示边界框。默认值为True。 使用Results对象 Results对象包含以下组件: Results.boxes:用于操作边界框的属性...
retina_masks:是否使用高分辨率的分割掩膜。默认值为False。 classes:按类别过滤结果。可以指定单个类别(例如class=0)或多个类别(例如class=[0,2,3])。默认值为None,表示不进行类别过滤。 boxes:在分割预测中显示边界框。默认值为True。 使用Results对象 ...
e. class=0, or class=[0,2,3] retina_masks: False # use high-resolution segmentation masks boxes: True # Show boxes in segmentation predictions # Export settings --- format: torchscript # format to export to keras: False # use Keras optimize: False # TorchScript: optimize for mobile in...
numpy() # 根据 retina_masks 参数选择是否缩放图像 self.im[:] = im_mask_np if retina_masks else ops.scale_image(im_mask_np, self.im.shape) # 如果使用 PIL,将处理后的 numpy 数组转回 PIL 格式,并更新 draw if self.pil: self.fromarray(self.im) def kpts(self, kpts, shape=(640, 640)...
retina_masks: 可选参数,布尔值,默认为False。 classes: 可选参数,可以指定单个类别(如0)或多个类别(如[0, 2, 3]),默认为None。 3. 示例代码 python from ultralytics import yolo # 加载模型 model = yolo('yolov8n.pt') # 设置推理参数 params = { 'source': 'video.mp4', # 输入源为视频文件...
retina_masks (bool): Whether to use high resolution masksornot. Defaults toFalse.""" # 如果使用 PIL,先转换为 numpy 数组 if self.pil: self.im = np.asarray(self.im).copy() # 如果没有预测到任何 mask,则直接将原始图像拷贝到 self.im ...
["det"]) # np.ndarray, (N, 6), xyxy, score, cls # for segmentation print(output["det"]) # np.ndarray, (N, 6), xyxy, score, cls print(output["segment"]) # List[np.ndarray] * N, bounding coordinates of masks # for classify print(output["prob"]) # np.ndarray, (num_class...