代码解释:weights=None, batch_size=32, imgsz=640, conf_thres=0.001, iou_thres=0.6,

时间: 2024-05-20 08:12:37 浏览: 16
这段代码是用于调用一个物体检测算法的函数,其中各个参数的含义如下: - weights:预训练模型的权重参数,默认为None,表示不使用预训练模型。 - batch_size:每次输入模型的图片数量,默认为32。 - imgsz:输入模型的图片大小,默认为640像素。 - conf_thres:置信度阈值,指检测结果中预测概率大于该阈值的才被认为是有效的目标,默认为0.001。 - iou_thres:IoU阈值,指检测结果中重叠度大于该阈值的目标将被视为同一目标,默认为0.6。
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val: data=data/a.yaml, weights=runs/exp/weights/best.pt, batch_size=4, imgsz=640, conf_thres=0.001, iou_thres=0.6, task=val, device=cpu, single_cls=False, augment=False, verbose=False, save_txt=False, save_hybrid=False, save_conf=False, save_json=True, project=runs/val, name=results, exist_ok=False, half=False --------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) ~/work/current/答案代码/val.py in <module> 353 if name == "main": 354 opt = parse_opt() --> 355 main(opt) ~/work/current/答案代码/val.py in main(opt) 325 print(colorstr('val: ') + ', '.join(f'{k}={v}' for k, v in vars(opt).items())) 326 check_requirements(requirements=FILE.parent / 'requirements.txt', exclude=('tensorboard', 'thop')) --> 327 with open(opt.hyp) as f: 328 hyp = yaml.safe_load(f) 329 if opt.task in ('train', 'val', 'test'): # run normally AttributeError: 'Namespace' object has no attribute 'hyp'

这个错误是由于您的代码中缺少了 `hyp` 属性。在代码中的第 327 行,您尝试使用 `open(opt.hyp)` 打开一个 `hyp` 文件,但是 `opt` 对象中没有 `hyp` 属性,导致程序报错。 您需要检查一下代码中是否有定义 `hyp` 属性,并且检查 `opt` 对象中是否包含 `hyp` 属性。如果没有定义或者属性名不正确,您需要修改代码中的定义或属性名。如果 `opt` 对象中确实没有 `hyp` 属性,您需要添加 `hyp` 属性并赋值为相应的文件路径。 如果您需要更多的帮助,请提供更多的代码和背景信息,让我更好地理解问题。

yolov8如何使用非极大值抑制,这是给出的非极大值抑制函数def non_max_suppression( prediction, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, classes=None, agnostic=False, multi_label=False, labels=(), max_det=300, n

非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)是一种用于去除重叠检测框的算法。在YOLOv8中,NMS的实现可以参考以下的代码: ```python def non_max_suppression(prediction, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, classes=None, agnostic=False, multi_label=False, labels=(), max_det=300, nms_kind="greedy", beta_nms=0.6): # prediction是网络输出,包含了检测框的位置和置信度等信息 # conf_thres是置信度的阈值,低于该阈值的检测框会被忽略 # iou_thres是IoU的阈值,重叠度高于该阈值的检测框会被合并 # classes是要保留的类别,如果为None,则保留所有类别 # agnostic表示是否忽略检测框的类别 # multi_label表示是否允许一个物体被多个框检测到 # labels是给定的标签列表,只有这些标签的检测框会被保留 # max_det是最多保留的检测框数量 # nms_kind表示采用哪种NMS算法,可以是"greedy"或"soft" # beta_nms是软NMS算法中的参数 # ... # 对每个图像进行处理,假设prediction的shape为(batch_size, num_anchors, num_classes+5) for i, (pred, im_labels, _) in enumerate(zip(prediction, labels, image_sizes)): # ... # 获取置信度大于阈值的检测框 pred = pred[pred[:, 4] > conf_thres] # 如果没有符合要求的检测框,则跳过 if not pred.size(0): continue # 根据置信度从大到小排序 pred = pred[(-pred[:, 4]).argsort()] # 如果指定了类别,则只保留该类别的检测框 if classes is not None: pred = pred[pred[:, 5].long() == classes] # 如果指定了标签,则只保留包含该标签的检测框 if len(im_labels): pred = pred[np.array([all(x in p for x in im_labels) for p in pred[:, -1]])] # 如果没有符合要求的检测框,则跳过 if not pred.size(0): continue # 获取检测框的坐标和置信度 pred_boxes = pred[:, :4] pred_scores = pred[:, 4] # 计算检测框的面积 pred_areas = (pred_boxes[:, 2] - pred_boxes[:, 0]) * (pred_boxes[:, 3] - pred_boxes[:, 1]) # 初始化被保留的检测框 keep = [] # 采用不同的NMS算法进行处理 if nms_kind == "greedy": # 采用贪心NMS算法 while pred.size(0): # 保留置信度最大的检测框 i = pred_scores.argmax() keep.append(i) # 计算当前检测框与其他检测框的IoU ious = bbox_iou(pred_boxes[i:i+1], pred_boxes) # 找出IoU大于阈值的检测框,删除它们 idx = (ious > iou_thres).nonzero(as_tuple=False).squeeze() pred = np.delete(pred, idx, axis=0) # 删除已经处理过的检测框 mask = np.array([i not in idx for i in range(len(pred))]) pred_boxes = pred_boxes[mask] pred_scores = pred_scores[mask] pred_areas = pred_areas[mask] elif nms_kind == "soft": # 采用软NMS算法 while pred.size(0): # 保留置信度最大的检测框 i = pred_scores.argmax() keep.append(i) # 计算当前检测框与其他检测框的IoU ious = bbox_iou(pred_boxes[i:i+1], pred_boxes) # 采用指数函数进行权重调整 weights = np.exp(-(ious * ious) / beta_nms) # 更新置信度 pred_scores *= weights # 删除置信度小于阈值的检测框 idx = (pred_scores < conf_thres).nonzero(as_tuple=False).squeeze() pred = np.delete(pred, idx, axis=0) # 删除已经处理过的检测框 mask = np.array([i not in idx for i in range(len(pred))]) pred_boxes = pred_boxes[mask] pred_scores = pred_scores[mask] pred_areas = pred_areas[mask] # 只保留前max_det个检测框 keep = keep[:max_det] # 更新预测结果 prediction[i] = prediction[i][keep] return prediction ``` 该函数的输入参数包括网络输出(prediction)、置信度阈值(conf_thres)、IoU阈值(iou_thres)、要保留的类别(classes)、是否忽略检测框的类别(agnostic)、是否允许一个物体被多个框检测到(multi_label)、给定的标签列表(labels)、最多保留的检测框数量(max_det)、采用哪种NMS算法(nms_kind)和软NMS算法中的参数(beta_nms)等。在函数内部,首先根据置信度阈值和类别过滤掉一部分检测框,然后按照置信度从大到小排序。接着,分别采用贪心NMS算法和软NMS算法对每个图像的检测框进行处理,最终得到被保留的检测框。最后,将保留下来的检测框更新到预测结果中,返回更新后的预测结果。

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