yolov5 检测detect.py修改与运行笔记1

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

yolov5 检测detect.py修改与运行笔记1_第1张图片
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对结果处理

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结果的保存路径

在这里插入图片描述
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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:

yolov5 检测detect.py修改与运行笔记1_第7张图片

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

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yolov5 检测detect.py修改与运行笔记1_第9张图片

  • 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’)

yolov5 检测detect.py修改与运行笔记1_第10张图片yolov5 检测detect.py修改与运行笔记1_第11张图片

有关于图片标注的设置 annotator = Annotator(im0, line_width=line_thickness, example=str(names))

yolov5 检测detect.py修改与运行笔记1_第12张图片yolov5 检测detect.py修改与运行笔记1_第13张图片

类别的打印

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