yolo接着上次训练
时间: 2023-06-29 22:07:29 浏览: 50
好的,上次我们已经完成了YOLO模型的训练,现在我们可以进行模型的测试和评估了。
首先,我们需要加载训练好的模型权重文件和配置文件。可以使用以下代码:
```
from darknet import Darknet
import cv2
import numpy as np
# 加载配置文件和权重文件
model = Darknet("yolov3.cfg")
model.load_weights("yolov3.weights")
```
接下来,我们需要定义一些辅助函数来处理模型输出。具体来说,我们需要解析模型输出以获取检测到的对象的位置和类别信息,并将这些信息转换为图像上的坐标。
下面是一个示例函数,用于解析YOLO模型输出:
```
def parse_outputs(outputs, img_width, img_height, conf_threshold, nms_threshold):
boxes = []
confidences = []
class_ids = []
for output in outputs:
for detection in output:
scores = detection[5:]
class_id = np.argmax(scores)
confidence = scores[class_id]
if confidence > conf_threshold:
center_x = int(detection[0] * img_width)
center_y = int(detection[1] * img_height)
width = int(detection[2] * img_width)
height = int(detection[3] * img_height)
left = int(center_x - width / 2)
top = int(center_y - height / 2)
boxes.append([left, top, width, height])
confidences.append(float(confidence))
class_ids.append(class_id)
indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, conf_threshold, nms_threshold)
selected_boxes = []
selected_classes = []
selected_confidences = []
for i in indices:
i = i[0]
selected_boxes.append(boxes[i])
selected_classes.append(class_ids[i])
selected_confidences.append(confidences[i])
return selected_boxes, selected_classes, selected_confidences
```
在这个函数中,我们首先遍历了YOLO模型的输出。对于每个检测到的对象,我们使用softmax函数获取其类别(即得分最高的类别),并检查其置信度是否高于指定的阈值。如果是,则将对象的位置和类别信息添加到列表中。
接下来,我们使用OpenCV的非极大值抑制(NMS)函数来过滤掉重叠的检测结果。最后,我们返回被选中的对象的位置、类别和置信度列表。
现在我们可以使用模型来检测图像中的对象。下面是一个示例代码:
```
# 加载测试图像
image = cv2.imread("test.jpg")
# 对图像进行预处理
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1 / 255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
# 将图像输入网络中进行检测
model.setInput(blob)
outputs = model.forward(model.get_output_names())
# 解析模型输出
boxes, classes, confidences = parse_outputs(outputs, image.shape[1], image.shape[0], 0.5, 0.4)
# 在图像上绘制检测结果
for i in range(len(boxes)):
left, top, width, height = boxes[i]
right = left + width
bottom = top + height
cv2.rectangle(image, (left, top), (right, bottom), (0, 255, 0), 2)
label = "Person" if classes[i] == 0 else "Car"
label = "{}: {:.2f}%".format(label, confidences[i] * 100)
cv2.putText(image, label, (left, top - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 1)
# 显示结果图像
cv2.imshow("Output", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个代码中,我们首先加载测试图像,并将其调整为与训练数据相同的大小。然后我们将图像输入到YOLO模型中,并解析模型输出以获取检测结果。
最后,我们在图像上绘制检测结果,并显示结果图像。你可以自己尝试一下,调整`conf_threshold` 和 `nms_threshold` 的值,以看看对检测结果的影响。