vid_stride False 视频帧率步长 根据需要调整视频处理的帧率 stream_buffer False 缓冲所有流帧(True)或 返回最近的帧(False) 根据实时处理需求和资源限制调整 visualize False 是否 可视化模型特征 - augment False 是否 对预测源应用图像增强 - agnostic_nms False 是否使用 类别不可知(无关)的非极大值抑制(NMS) ...
screenshot, from_img, tensor) # Dataloader if tensor: dataset = LoadTensor(source) elif in_memory: dataset = source elif stream: dataset = LoadStreams(source, vid_stride=vid_stride, buffer=buffer) elif screenshot: dataset
(1)self.model = YOLO(model_path) model_path:yolov8m.pt,是自动下载,原文件设置错误。 (2)results = self.model.track( source, show=show, stream=True, tracker=self.tracker_config, conf=self.conf, device=self.device, iou=self.iou, stream_buffer=True, classes=[0], imgsz=self.img_size )...
cache=False, device=None, workers=8, project=None, name=train, exist_ok=False, pretrained=True, optimizer=auto, verbose=True, seed=0, deterministic=True, single_cls=False, rect=False, cos_lr=False, close_mosaic=10,
addHandler(stream_handler) # 禁止日志传播到父记录器 logger.propagate = False # 返回配置好的 logger 对象 return logger # 设置日志记录器 LOGGER = set_logging(LOGGING_NAME, verbose=VERBOSE) # 在全局定义日志记录器,用于 train.py、val.py、predict.py 等 # 设置 "sentry_sdk" 和"urllib3.connection...
stream_buffer=False, visualize=False, augment=False, agnostic_nms=False, classes=None, retina_masks=False, embed=None, show=False, save_frames=False, save_txt=False, save_conf=False, save_crop=False, show_labels=True, show_conf=True, show_boxes=True, line_width=None, format=torchscript,...
batch_input_image = np.ascontiguousarray(batch_input_image)# Copy input image to host buffernp.copyto(host_inputs[0], batch_input_image.ravel()) start = time.time()# Transfer input data to the GPU.cuda.memcpy_htod_async(cuda_inputs[0], host_inputs[0], stream)# Run inference.conte...
defdetect_and_track(self,source,show=True,logger=None):result_file=self.create_result_file()person_count=0previous_person_count=0results=self.model.track(source,show=show,stream=True,tracker=self.tracker_config,conf=self.conf,device=self.device,iou=self.iou,stream_buffer=True,classes=[0],img...
一、概述 记录时间 [2024-4-1] 本文讲述的是在Windows系统下YOLOv8模型的简单应用。在上一篇文章中,我们能使用CLI的方式运行yolov8n.pt模型,对图像和视频进行目标识别,并得到结果。 详情可参考...
.tensorflow.lite.support.common.ops.NormalizeOpimportorg.tensorflow.lite.support.image.ImageProcessorimportorg.tensorflow.lite.support.image.TensorImageimportorg.tensorflow.lite.support.tensorbuffer.TensorBufferimportjava.io.BufferedReaderimportjava.io.IOExceptionimportjava.io.InputStreamimportjava.io.InputStream...