YOLOv5 以txt 或json格式输出预测结果

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了YOLOv5 以txt 或json格式输出预测结果。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1.YOLOv5源码以多种格式输出预测结果

1.run函数——传入参数

yolo输出的txt,深度学习,python,YOLO,YOLOv5,目标检测,深度学习

2.run函数——保存打印

在对每张图片做处理的循环里的写入结果部分:
yolo输出的txt,深度学习,python,YOLO,YOLOv5,目标检测,深度学习
我们可以看到以下的代码片段就是以不同格式输出预测结果的代码
yolo输出的txt,深度学习,python,YOLO,YOLOv5,目标检测,深度学习

2.YOLOv5以.txt格式输出预测结果

1.执行以下代码就可以得到以.txt格式输出预测结果

 python detect.py --weights runs/exp1/weights/best.pt --source inference/images/ --save-txt --save-conf

–save-txt save results to *.txt #将预测的bounding box保存为txt文件
–save-conf save confidences in --save-txt labels #类别的概率

每个txt会生成一行一个目标的信息,信息包括类别序号、后面四个为bbox位置(xcenter ycenter w h),最后一个是该类别的概率

2.输出格式:

yolo输出的txt,深度学习,python,YOLO,YOLOv5,目标检测,深度学习

3.YOLOv5以.json格式输出预测结果

1.需要在源码中加上一段代码

  • 第一步
    在这个位置加入yolo输出的txt,深度学习,python,YOLO,YOLOv5,目标检测,深度学习
save_json = True,# 输出json文件save results to *.json
content_json = [],
  • 第二步

在这个位置下面加上
yolo输出的txt,深度学习,python,YOLO,YOLOv5,目标检测,深度学习

 # 输出 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.输出格式

yolo输出的txt,深度学习,python,YOLO,YOLOv5,目标检测,深度学习文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-844016.html

到了这里,关于YOLOv5 以txt 或json格式输出预测结果的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • YOLOv5s训练结果result.txt绘制loss/mAP等曲线对比图

    引用代码 另外奉上各种线性颜色:参考 大概是够用了!!!

    2024年02月13日
    浏览(47)
  • [yolov5] yolo的数据标签格式

    yolov5 的标签格式 https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/9816 你好!。感谢您询问YOLOv5🚀数据集格式。用于分割的XY坐标与用于长方体中心的标准坐标相同。 为了正确训练,您的数据必须为YOLOv5格式。有关数据集设置的完整文档以及开始培训您的第一个模型所需的所有步骤,请参阅

    2024年02月04日
    浏览(53)
  • Yolov5数据集标签的txt格式与xml相互转换

    在使用yolov5制作数据集时,yolov5使用txt格式的标签,打标签的工具如labelimg使用的是xml格式的标签,需要进行数据集格式的转换: txt格式的数据集标签转为xml格式 xml格式的数据集标签转为txt格式

    2024年02月15日
    浏览(50)
  • 深度学习图像识别笔记(三):yolov5检测结果分析

    是一种可视化工具,特别用于监督学习。通过这个矩阵,可以很清晰地看出机器是否将两个不同的类混淆了。 上图的表格其实就是 confusion matrix True/False: 预测结果是否正确 Positive/Negative:预测的方向是正方向还是负方向 真阳性(True Positive, TP): 预测为正样本,实际为正样

    2023年04月25日
    浏览(43)
  • yolov5 模型输出的格式解析

    工作需要, 又需要对yolov5 输出的模型进行转onnx 再用c++进行后续处理。 两个问题。 yolov5 的模型输出的是个啥啊? 转成onnx后输出的和yolov5输出的处理是否一样呢? 以前只知道抄代码就行, 也不知道里面干了啥 , 输出的后处理也都是由现成的代码来实现。 我也懒得考虑内

    2023年04月08日
    浏览(56)
  • PYTHON+YOLOV5+OPENCV,实现数字仪表自动读数,并将读数结果进行输出显示和保存

    最近完成了一个项目,利用python+yolov5实现数字仪表的自动读数,并将读数结果进行输出和保存,现在完成的7788了,写个文档记录一下, 若需要数据集和源代码可以私信。 最后实现的结果如下: 首先查阅文献和文档,好家伙,不看不知道,做相似项目的很多资料都是硕士研

    2024年02月03日
    浏览(51)
  • 深度学习||YOLO(You Only Look Once)深度学习的实时目标检测算法(YOLOv1~YOLOv5)

    目录 YOLOv1: YOLOv2: YOLOv3: YOLOv4: YOLOv5: 总结: YOLO(You Only Look Once)是一系列基于深度学习的实时目标检测算法。 自从2015年首次被提出以来,YOLO系列不断发展,推出了多个版本,包括YOLOv1, YOLOv2, YOLOv3, YOLOv4, 和YOLOv5等。下面是对YOLO系列的详解: 提出时间 : 2015年。 主要贡献 :

    2024年02月20日
    浏览(57)
  • yolov5输出检测框的中心位置,框的长宽,框的位置,以及输出对应标签格式的输出

    yolov5输出检测框的中心位置,框的长宽,框的位置,以及输出对应标签格式的输出。 模型读取每个图片,并将上述的信息依此输出到同名的txt文件中保存,具体需要哪些坐标可以自己选。 更改信息在detect.py文件中,需要更改的第一个地方在如下地方,输出位置在runs/detect/e

    2024年02月12日
    浏览(54)
  • 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的航拍图像YOLOv5目标检测(论文篇)(续)

    目录 基础理论及相关技术  2.1 深度学习基础理论 

    2024年04月16日
    浏览(50)
  • 【Matlab】如何读取文件夹下所有txt数据进行处理并以txt结果更名输出

    如何读取文件夹下所有txt数据进行处理并以txt结果更名输出 目录 前言 一、Matlab中fullfile函数用法 二、使用步骤 1.读取文件夹下所有txt文件并以struct存储变量 2.循环下读取每个txt文件中的数据并进行处理 总结 遇到Matlab需要大批量处理一个文件夹下所有的txt格式,经过信号处

    2024年02月07日
    浏览(73)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包