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...
必需参数: source(输入源) 可选参数: conf, iou, half, device, show, save, save_txt, save_conf, max_det, vid_stride, line_width, visualize, augment, agnostic_nms, retina_masks, classes 5. 根据实际需求调整参数 硬件条件: 根据可用的硬件资源(如GPU或CPU)选择合适的device参数。 检测精度与速度:...
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...
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 ...
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 ...
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 ...
(640, 640), conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, max_det=1000, classes=None, agnostic_nms=False, augment=False, retina_masks=True): imgsz = check_img_size(imgsz, s=self.stride) # check image size self.model.warmup(imgsz=(1 if self.pt else 1, 3, *imgsz)) # warmup cal_detect...
(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 ...
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...