框粗细的。show_conf就是设置框有无置信度的,可以看到默认是True的,当设置为False时候,就是不显示置信度。 show: False # (bool) show predicted images and videos if environment allows save_frames: False # (bool) save predicted individual video frames save_txt: False # (bool) save results as .tx...
from IPython.display import Image as show_imageshow_image(filename="runs/segment/train60/val_batch0_labels.jpg")在这里，我们可以看到验证集部分的真实标签。这应该几乎完美地对齐。如果你发现这些标签未很好地覆盖了对象，很可能是你的标注不正确。预测的验证标签 show_image(filename="runs/segment/train60/...
_json=False,save_hybrid=False,conf=None,iou=0.7,max_det=300,half=False,dnn=False,plots=True,source=None,show=False,save_txt=False,save_conf=False,save_crop=False,show_labels=True,show_conf=True,vid_stride=1,stream_bu ffer=False,line_width=None,visualize=False,augment=False,agnostic_nms=F...
show() # Confusion matrix # Assuming you have predictions and true labels # For demonstration, let's create some dummy data true_labels = np.random.randint(0, 2, size=100) # 0 or 1 (background or podotacti) predictions = np.random.randint(0, 2, size=100) # 0 or 1 (background ...
txt file save_conf: False # save results with confidence scores save_crop: False # save cropped images with results hide_labels: False # hide labels hide_conf: False # hide confidence scores vid_stride: 1 # video frame-rate stride line_thickness: 3 # bounding box thickness (pixels) ...
show_image(filename="runs/segment/train60/val_batch0_labels.jpg") 在这里我们可以看到验证集部分的真实标注。这应该几乎完全对齐。如果你发现这些标注没有很好地覆盖物体,那么标注很可能是不正确的。 预测的验证标签: show_image(filename="runs/segment/train60/val_batch0_pred.jpg") ...
from IPython.display import Image as show_imageshow_image(filename="runs/segment/train60/val_batch0_labels.jpg") 在这里,我们可以看到验证集部分的真实标签。这应该几乎完美地对齐。如果你发现这些标签未很好地覆盖了对象,很可能是你的标注不正确。
在每个文件夹中,数据集进一步分为两个文件夹:图像(images)和标签(labels)文件夹。这两个文件夹的内容紧密相连。 顾名思义,images文件夹包含数据集的所有对象图像。这些图像通常具有方形纵横比、低分辨率和小的文件尺寸。 labels文件夹包含边界框在每个图像中的位置和大小的数据,以及每个图像表示的对象的类型(或类别)...
show_image(filename="runs/segment/train60/val_batch0_labels.jpg") 在这里我们可以看到验证集部分的真实标注。 这应该几乎完全对齐。 如果你发现这些标注没有很好地覆盖物体,那么标注很可能是不正确的。 预测的验证标签: show_image(filename="runs/segment/train60/val_batch0_pred.jpg") ...
labels文件夹包含边界框在每个图像中的位置和大小的数据,以及每个图像表示的对象的类型(或类别)。例如: 这里的第一行数据代表图像中存在的单个对象。在每一行中,第一个数字表示对象的类别,第二个和第三个数字表示边界框中心的x和y坐标,第四个和第五个数字表示边缘框的宽度和高度。