预测框的个数用代码来输出
时间: 2024-04-16 08:28:59 浏览: 19
要输出预测框的个数,你需要在代码中进行相应的修改。以下是一个示例代码,用来统计每个图片预测框的个数:
```python
import os
import torch
from PIL import Image
from torchvision import transforms
from torchvision.models.detection import yolov3
image_folder = 'path/to/image/folder' # 替换为待测试的图片文件夹路径
model_path = 'path/to/model.pt' # 替换为训练好的模型的路径
# 加载模型
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = yolov3(pretrained=False)
model.load_state_dict(torch.load(model_path))
model.to(device)
model.eval()
# 预处理操作
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((416, 416)),
transforms.ToTensor(),
])
# 遍历文件夹中的所有图片
for filename in os.listdir(image_folder):
if filename.endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png')):
image_path = os.path.join(image_folder, filename)
image = Image.open(image_path).convert('RGB')
image_tensor = transform(image).unsqueeze(0).to(device)
# 图片预测
with torch.no_grad():
prediction = model(image_tensor)
# 统计预测框的个数
boxes = prediction[0]['boxes']
num_boxes = len(boxes)
print(f"Image: {filename}, Number of bounding boxes: {num_boxes}")
```
在这段代码中,你需要将`image_folder`替换为待测试的图片文件夹路径,将`model_path`替换为训练好的模型的路径。代码会遍历文件夹中的所有图片,并使用模型进行预测。然后,统计每张图片预测框的个数,并输出到控制台上。你可以根据需要对输出进行进一步的处理和保存。