yolov7 多边形
时间: 2023-08-09 20:11:05 浏览: 83
YOLOv7是一种目标检测算法,它可以用于识别图像中的多个目标。关于YOLOv7中的多边形标注,可以使用polygon格式的标注信息来进行实例分割和目标识别。具体而言,可以将多边形的各个顶点坐标转换为cls_num x0 y0 x1 y1 ... xn yn的格式,其中cls_num表示目标类别,(x0, y0)到(xn, yn)表示多边形的各个顶点坐标。每个图像对应一个txt文件,每个多边形标注对应txt文件中的一行。这样,通过训练自己的数据集并使用多边形标注信息,可以实现YOLOv7对多边形目标的检测和识别。[3]
相关问题
yolov7 多边形对象检测
YOLOv7是目标检测领域中一种重要的模型,具有高性能和广泛应用的特点。它是YOLO系列模型的最新版本,通过源码的使用可以实现多边形对象检测。
在执行目标检测任务时,为了确保算法只对每个对象得到一个检测框,可以使用非极大值抑制(NMS)方法。该方法可以在多次检测同一目标时,通过筛选出置信度最高的检测结果,从而获得更准确的目标边界框。
具体地,使用YOLOv7进行多边形对象检测时,可以使用以下代码:
```
classids, scores, bboxes = cv2.dnn_DetectionModel.detect(frame, confThreshold,numsThreshold)
```
其中,`frame`表示输入的图像,`confThreshold`表示置信度阈值,`numsThreshold`表示目标个数阈值。通过这段代码可以获取到每个检测到的目标的类别ID、置信度以及边界框信息。
综上所述,YOLOv7可以通过源码实现多边形对象检测,通过NMS方法可以确保每个对象只有一个检测框,而使用`cv2.dnn_DetectionModel.detect`函数可以获取到每个目标的类别ID、置信度和边界框信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
yolov8多边形标签
Yolov8支持多边形标签,其处理方法如下:
1. 首先需要创建一个字典,将每个类别的多边形标签存储在其中。
2. 遍历标签文件中的每个标签,获取该标签的类别和多边形坐标。
3. 对于每个类别,遍历该类别下的所有多边形标签,获取最大x_max,y_max,最小x_min,y_min的x和y的坐标。
4. 将这些坐标存储在字典中,以便后续使用。
下面是一个示例代码,用于解析多边形标签文件并创建字典:
```python
import json
# 读取多边形标签文件
with open('poly_labels.json', 'r') as f:
poly_labels = json.load(f)
# 创建一个字典,将每个类别的多边形标签存储在其中
poly_dict = {}
# 遍历标签文件中的每个标签,获取该标签的类别和多边形坐标
for label in poly_labels:
category = label['category']
points = label['points']
# 对于每个类别,遍历该类别下的所有多边形标签,获取最大x_max,y_max,最小x_min,y_min的x和y的坐标
if category not in poly_dict:
poly_dict[category] = {'x_max': -1, 'y_max': -1, 'x_min': 999999, 'y_min': 999999}
for point in points:
x, y = point
if x > poly_dict[category]['x_max']:
poly_dict[category]['x_max'] = x
if y > poly_dict[category]['y_max']:
poly_dict[category]['y_max'] = y
if x < poly_dict[category]['x_min']:
poly_dict[category]['x_min'] = x
if y < poly_dict[category]['y_min']:
poly_dict[category]['y_min'] = y
# 输出字典
print(poly_dict)
```