YOLOv5以txt或json格式輸出預(yù)測(cè)結(jié)果的方法詳解
1.YOLOv5源碼以多種格式輸出預(yù)測(cè)結(jié)果
1.run函數(shù)——傳入?yún)?shù)
2.run函數(shù)——保存打印
在對(duì)每張圖片做處理的循環(huán)里的寫入結(jié)果部分：
我們可以看到以下的代碼片段就是以不同格式輸出預(yù)測(cè)結(jié)果的代碼
2.YOLOv5以.txt格式輸出預(yù)測(cè)結(jié)果
1.執(zhí)行以下代碼就可以得到以.txt格式輸出預(yù)測(cè)結(jié)果
python detect.py --weights runs/exp1/weights/best.pt --source inference/images/ --save-txt --save-conf
–save-txt save results to *.txt #將預(yù)測(cè)的bounding box保存為txt文件
–save-conf save confidences in --save-txt labels #類別的概率
每個(gè)txt會(huì)生成一行一個(gè)目標(biāo)的信息，信息包括類別序號(hào)、后面四個(gè)為bbox位置(xcenter ycenter w h)，最后一個(gè)是該類別的概率
2.輸出格式：
3.YOLOv5以.json格式輸出預(yù)測(cè)結(jié)果
1.需要在源碼中加上一段代碼 第一步
在這個(gè)位置加入
save_json = True,# 輸出json文件save results to *.json content_json = [],
第二步
在這個(gè)位置下面加上
# 輸出 json 文件
if save_json:
# windows下使用
num += 1
file_name = save_path.split('\\')
# Linux下使用
# file_name = save_path.split('/')
content_dic = {
"name": file_name[len(file_name) - 1],
"num": num,
"category": (names[int(cls)]),
"bbox": torch.tensor(xyxy).view(1, 4).view(-1).tolist(),
"score": conf.tolist()
}
content_json.append(content_dic)
2.輸出格式
總結(jié)
到此這篇關(guān)于YOLOv5以txt或json格式輸出預(yù)測(cè)結(jié)果的文章就介紹到這了,更多相關(guān)YOLOv5 txt或json輸出預(yù)測(cè)結(jié)果內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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