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...
augment:是否对预测源应用图像增强。默认值为False。 agnostic_nms:是否使用类别无关的NMS。默认值为False。 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...
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....
augment 是否使用数据增强,默认False agnostic_nms 是否采用class-agnostic NMS,默认False,出现2个框的时候。将 agnostic_nms=True,就只剩一个框了 retina_masks 使用高分辨率分割掩码,默认False max_det 单张图最大检测目标,默认300 box 在分割人物中展示box信息,默认True...
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 ...
(pixels)visualize:False# visualize model featuresaugment:False# apply image augmentation to prediction sourcesagnostic_nms:False# class-agnostic NMSclasses:# filter results by class, i.e. class=0, or class=[0,2,3]retina_masks:False# use high-resolution segmentation masksboxes:True# Show boxes ...
ffer=False,line_width=None,visualize=False,augment=False,agnostic_nms=False,classes=None,retina_masks=False,boxes=True,format=torchscript,keras=False,optimize=False,int8=False,dynamic=False,simplify=False,opset=None,w orkspace=4,nms=False,lr0=0.01,lrf=0.01,momentum=0.937,weight_decay=0.0005,warm...
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。 === Tofu5m 新版识别跟踪模块 - 实时推理yolov8 最高40帧每秒...
retina_masks False 是否使用 高分辨率的分割掩膜 在进行高精度分割任务时启用 embed None 返回给定层的特征向量/嵌入 - show False 如果环境允许,是否 显示预测的图像和视频 - save False 是否 保存 预测的 图像和视频 - save_frames False 是否 保存 预测的 单个视频帧 - ...