yolov5 检测detect.py修改与运行笔记1

最新推荐文章于 2025-01-05 12:16:35 发布

原创最新推荐文章于 2025-01-05 12:16:35 发布 · 4k 阅读

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#linux #python #人工智能

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博客主要围绕图片检测展开，介绍了修改source时目标文件夹需直接包含图片，否则会报错。还阐述了对检测结果的处理，包括结果保存路径、控制保存结果的参数设置，可控制是否保存txt文本。此外，提及了图片标注设置和类别的打印。

修改source

目标文件夹需要直接包含图片，否则会出现报错：

def parse_opt():
      parser.add_argument('--source', type=str, default='/home/fly100/fsdownload/01_014', help='file/dir/URL/glob, 0 for webcam')

每行输出包含检测的结果 image 196/200 /home/fly100/fsdownload/test/81095.jpg: 448x640 1 person, 4 boats, Done

运行输出：
detect: weights=yolov5s.pt, source=/home/fly100/fsdownload/01_014, data=data/coco128.yaml, imgsz=[640, 640], conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, max_det=1000, device=, view_img=False, save_txt=False, save_conf=False, save_crop=False, nosave=False, classes=None, agnostic_nms=False, augment=False, visualize=False, update=False, project=runs/detect, name=exp, exist_ok=False, line_thickness=3, hide_labels=False, hide_conf=False, half=False, dnn=False
YOLOv5 🚀 2022-5-20 torch 1.12.1+cu102 CPU

Fusing layers... 
YOLOv5s summary: 213 layers, 7225885 parameters, 0 gradients
image 1/265 /home/fly100/fsdownload/01_014/000.jpg: 384x640 2 persons, 1 frisbee, Done. (0.466s)
……
image 265/265 /home/fly100/fsdownload/01_014/264.jpg: 384x640 3 persons, 2 frisbees, Done. (0.121s)
Speed: 1.8ms pre-process, 141.0ms inference, 0.9ms NMS per image at shape (1, 3, 640, 640)
Results saved to runs/detect/exp

在这里插入图片描述

对结果处理

在这里插入图片描述

结果的保存路径

在这里插入图片描述

parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name')

这两个参数控制是否保存结果：

在这里插入图片描述

修改参数可控制是否保存txt文本(对于某些静态情况可以通过处理txt文本得到结果)

parser.add_argument(‘–save-txt’, default= True , help=‘save results to *.txt’)
设置保存之后在文件夹下会有labels的文件夹

在这里插入图片描述

这个参数也挺重要 parser.add_argument(‘–save-conf’, action=‘store_true’, help=‘save confidences in --save-txt labels’)
可改成 parser.add_argument(‘–save-conf’, default= True , help=‘save confidences in --save-txt labels’)

在这里插入图片描述