for *xyxy, conf, cls in reversed(det):

时间: 2023-06-05 13:47:25 浏览: 335
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xyxy-platform:xyxy平台

这是一个Python中的for循环，其中det是一个列表，列表中包含了一些元组。每个元组有三个元素，分别是*xyxy、conf和cls。 reversed()是一个内置函数，在这里用于反转列表det的顺序。 在这个循环中，for关键字会将每个反转后的元组赋值给 ( *xyxy、conf、cls ) 这三个变量。然后可以根据需要使用这些变量进行后续操作。
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for *xyxy, conf, cls in reversed(det):是什么意思

for *xyxy, conf, cls in reversed(det): 这行代码的含义是：从 det 列表的最后一个元素开始，依次取出每个元素（即一个个元组），然后将每个元组中的前四个元素（使用 *xyxy 表示）分别赋值给变量 xyxy，最后一个...

for *xyxy, conf, cls in reversed(det)

这是一个Python中的for循环，其中det是一个列表，列表中包含了一些元组。...在这个循环中，for关键字会将每个反转后的元组赋值给 ( *xyxy、conf、cls ) 这三个变量。然后可以根据需要使用这些变量进行后续操作。

boxes = [] for i, det in enumerate(pred): if len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], frame.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}' boxes.append((int(xyxy[0]), int(xyxy[1]), int(xyxy[2]), int(xyxy[3]), label))这段代码是什么意思

这段代码的作用是将预测结果（pred...4. 对于目标中的每一个框，将其坐标（xyxy）以及置信度（conf）和类别（cls）存储在元组中，并加上类别标签（label）。 5. 将所有的目标框（boxes）存储在列表中，并返回该列表。

# Write results for *xyxy, conf, cls in reversed(det): if save_txt: # Write to file xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh line = (cls, *xywh, conf) if save_conf else (cls, *xywh) # label format with open(f'{txt_path}.txt', 'a') as f: f.write(('%g ' * len(line)).rstrip() % line + '\n')

这段代码是YOLOv5中的一部分，用于将预测结果写入文件。具体来说，它迭代每个预测结果的每个类别，并将预测框的坐标、置信度和类别编号存储在变量中。如果需要将结果写入文本文件，则会将预测框的坐标进行归一化，并...

解释 for *xyxy, conf, cls in reversed(det): if save_txt: # Write to file 默认不执行，不用看 xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh line = (cls, *xywh, conf) if opt.save_conf else (cls, *xywh) # label format with open(txt_path + '.txt', 'a') as f: f.write(('%g ' * len(line)).rstrip() % line + '\n') if save_img or view_img: # Add bbox to image label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}' plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=colors[int(cls)], line_thickness=3)

for *xyxy, conf, cls in reversed(det): 使用 reversed() 函数将预测框列表反向遍历，以便后续的处理。其中，*xyxy 表示预测框的坐标信息，conf 表示预测框的置信度，cls 表示预测框的类别。 if save_...

代码解释 if len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round() # Print results for c in det[:, -1].unique(): n = (det[:, -1] == c).sum() # detections per class s += f"{n} {names[int(c)]}{'s' * (n > 1)}, " # add to string # Write results for *xyxy, conf, cls in reversed(det): if save_txt: # Write to file xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh line = (cls, *xywh, conf) if opt.save_conf else (cls, *xywh) # label format with open(txt_path + '.txt', 'a') as f: f.write(('%g ' * len(line)).rstrip() % line + '\n') if save_img or view_img: # Add bbox to image label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}' plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=colors[int(cls)], line_thickness=1)

首先，它会判断检测结果列表(det)是否非空，如果非空则进行结果处理。接着，将检测框从img_size大小重新缩放到im0大小，并将结果输出到字符串s中。之后，对于每一个检测框，如果save_txt为True，则将其保存到txt文件...

帮我简析以下代码： for det in pred: # 每张图片的检测 if len(det): # 将框从 img 大小重新缩放为 original_image 大小 # 将预测信息映射到原图(坐标框的位置信息映射回原图，填入det中前面的4个位置信息上) det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], original_image.shape).round() # ====写入结果==== #打印检测到的类别名称和数量 for *xyxy, conf, cls in reversed(det): c = int(cls) # integer class label = (self.names[c] if args.hide_conf else f'{self.names[c]} {conf:.2f}') plot_one_box(xyxy, original_image, label=label, color=colors(c, True), line_thickness=2) # Save results (image with detections) # cv2.imwrite(save_path, original_image) print(f'Done. ({time.time() - t0:.3f}s)') return original_image

3. 对于每个检测框det中的坐标信息，反向循环遍历并依次取出目标框的左上和右下角坐标xyxy、目标置信度conf和目标类别cls等信息。 4. 将目标类别cls转换为整数形式，并根据所选参数hide_conf决定是否打印出目标类别...

for det in pred: # 每张图片的检测 if len(det): # 将框从 img 大小重新缩放为 original_image 大小 # 将预测信息映射到原图(坐标框的位置信息映射回原图，填入det中前面的4个位置信息上) det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], original_image.shape).round() # ====写入结果==== #打印检测到的类别名称和数量 for *xyxy, conf, cls in reversed(det): c = int(cls) # integer class label = (self.names[c] if args.hide_conf else f'{self.names[c]} {conf:.2f}') #保存边框大小 x1, y1 = int(xyxy[0]), int(xyxy[1]) x2, y2 = int(xyxy[2]), int(xyxy[3]) pred_boxes.append( (x1, y1, x2, y2, c, conf)) count += 1 key = '{}-{:02}'.format(self.names[c], count) image_info[key] = ['{}×{}'.format( x2 - x1, y2 - y1), np.round(float(conf), 3)] plot_one_box(xyxy, original_image, label=label, color=colors(c, True), line_thickness=2) # Save results (image with detections) # cv2.imwrite(save_path, original_image) print(f'Done. ({time.time() - t0:.3f}s)') return original_image,image_info

这段代码的作用是：对每张图片的预测结果进行处理，包括将检测到的框从 img 大小缩放到原始图片大小，将预测信息映射回原图并保存边框大小、类别和置信度等信息。最后，将结果绘制在原始图片上，并返回绘制后的图片...

def detect(self, name_list, img): showimg = img with torch.no_grad(): img = letterbox(img, new_shape=self.opt.img_size)[0] img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB, to 3x416x416 img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device) img = img.half() if self.half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) pred = self.model(img, augment=self.opt.augment)[0] pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, classes=self.opt.classes, agnostic=self.opt.agnostic_nms) info_show = "" for i, det in enumerate(pred): if det is not None and len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], showimg.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = '%s %.2f' % (self.names[int(cls)], conf) name_list.append(self.names[int(cls)]) single_info = plot_one_box2(xyxy, showimg, label=label, color=self.colors[int(cls)], line_thickness=2) # print(single_info) info_show = info_show + single_info + "\n" return info_show解释代码

这个代码是对输入的图片进行目标检测的，其中包含以下步骤： 1. 将输入的图片进行缩放，使其宽度和高度都等于opt.img_size（一般情况下为416），并将其转换为RGB格式。 2. 将缩放后的图片转换为PyTorch的tensor，...

解释一下下面一段代码 def detect(self, name_list, img): showimg = img with torch.no_grad(): img = letterbox(img, new_shape=self.opt.img_size)[0] img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB, to 3x416x416 img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device) img = img.half() if self.half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) pred = self.model(img, augment=self.opt.augment)[0] pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, classes=self.opt.classes, agnostic=self.opt.agnostic_nms) info_show = "" for i, det in enumerate(pred): if det is not None and len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], showimg.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = '%s %.2f' % (self.names[int(cls)], conf) name_list.append(self.names[int(cls)]) single_info = plot_one_box2(xyxy, showimg, label=label, color=self.colors[int(cls)], line_thickness=2) # print(single_info) info_show = info_show + single_info + "\n" return info_show

这是一个函数，名称为 detect，其输入参数有 name_list 和 img，其中 name_list 是一个列表，img 是一个图片。该函数的作用是使用 YOLOv5 检测算法对输入的图片进行目标检测，并返回检测结果的字符串形式。...

img = cv2.imread(fileName) print(fileName) showimg = img with torch.no_grad(): img = letterbox(img, new_shape=self.opt.img_size)[0] # Convert # BGR to RGB, to 3x416x416 img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device) img = img.half() if self.half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # Inference pred = self.model(img, augment=self.opt.augment)[0] # Apply NMS pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, classes=self.opt.classes, agnostic=self.opt.agnostic_nms) print(pred) # Process detections for i, det in enumerate(pred): if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords( img.shape[2:], det[:, :4], showimg.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = '%s %.2f' % (self.names[int(cls)], conf) name_list.append(self.names[int(cls)]) plot_one_box(xyxy, showimg, label=label, color=self.colors[int(cls)], line_thickness=2) cv2.imwrite('prediction.jpg', showimg) self.result = cv2.cvtColor(showimg, cv2.COLOR_BGR2BGRA) self.QtImg = QtGui.QImage( self.result.data, self.result.shape[1], self.result.shape[0], QtGui.QImage.Format_RGB32) self.label_4.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(self.QtImg))

这段代码主要是将文件加载并读入到img变量中，然后对图像进行缩放（使用letterbox函数）以适应所选的img_size。最后将变换后的图像存入img中。在PyTorch的上下文中，这些变换是不进行梯度计算的，因为没有必要对它们...

def predict(im0s): # 进行推理 img = torch.zeros((1, 3, imgsz, imgsz), device=device) # 初始化img _ = model(img.half() if half else img) if device.type != 'cpu' else None # 运行一次模型 # 设置数据加载器并进行推理 img = letterbox(im0s, new_shape=imgsz)[0] # 对输入图像进行resize img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR转RGB, 3x416x416 img = np.ascontiguousarray(img) # 返回具有相同数据和顺序的相同形状数组 img = torch.from_numpy(img).to(device) # 将numpy数组转换为张量并传递到设备上 img = img.half() if half else img.float() # 数据类型转换为float16或float32 img /= 255.0 # 将像素值从0-255映射到0.0-1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) # 给张量添加一个额外的纬度，输出新的张量 # 进行推理 pred = model(img)[0] # 应用非极大值抑制 pred = non_max_suppression(pred, opt_conf_thres, opt_iou_thres) # 处理检测结果 ret = [] for i, det in enumerate(pred): # 每张图片有多个检测结果 if len(det): # 将检测框位置从img_size调整到原始图像大小 det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0s.shape).round() # 输出结果 for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{names[int(cls)]}' # 输出结果的标签信息 prob = round(float(conf) * 100, 2) # 置信度转换 ret_i = [label, prob, xyxy] # 将结果存入list ret.append(ret_i) # 返回信息：标签信息 'face' 'smoke' 'drink' 'phone'，对应的置信度和位置信息（检测框） return ret

这段代码看起来像是对一个目标检测模型进行推理的代码。具体来说，输入一张图片，经过一系列处理（包括resize、数据类型转换等），然后通过模型得到预测结果。这些预测结果经过非极大值抑制后，再进行位置调整和输出...
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使用YOLOv5进行口罩佩戴检测：模型评估与指标解读

# 1. 引言 ## 1.1 背景 随着COVID-19疫情的全球爆发，佩戴口罩已成为保护个人和他人免受病毒感染的重要举措。然而，在实际应用中，很多人仍存在佩戴口罩不当或者不佩戴口罩的情况，这给疫情的防控工作带来了一定的...

import cv2 import torch import argparse from pathlib import Path from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from utils.torch_utils import select_device # 定义命令行参数 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--source', type=str, default='e:/pythonproject/pythonproject/runs/detect/exp2/test1.mp4', help='视频文件路径') parser.add_argument('--weights', type=str, default='e:/pythonproject/pythonproject/best.pt', help='YOLOv5 模型权重文件路径') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='预测置信度阈值') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS 的 IoU 阈值') parser.add_argument('--device', default='0', help='使用的 GPU 编号，或者 -1 表示使用 CPU') args = parser.parse_args() # 加载 YOLOv5 模型 device = select_device(args.device) model = attempt_load(args.weights, device=device).to(device).eval() # 加载视频 vid_path = args.source vid_name = Path(vid_path).stem vid_writer = None if vid_path != '0': vid_cap = cv2.VideoCapture(vid_path) else: vid_cap = cv2.VideoCapture(0) assert vid_cap.isOpened(), f'无法打开视频：{vid_path}' # 视频帧循环 while True: # 读取一帧 ret, frame = vid_cap.read() if not ret: break # 对图像进行目标检测 img = torch.from_numpy(frame).to(device) img = img.permute(2, 0, 1).float().unsqueeze(0) / 255.0 pred = model(img)[0] pred = non_max_suppression(pred, args.conf_thres, args.iou_thres, classes=None, agnostic=False) # 处理检测结果 boxes = [] for i, det in enumerate(pred): if len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], frame.shape).round() for xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}' boxes.append((int(xyxy[0]), int(xyxy[1]), int(xyxy[2]), int(xyxy[3]), label)) # 绘制矩形框 if len(boxes) > 0: for box in boxes: x1, y1, x2, y2, label = box cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) # 显示帧 cv2.imshow(vid_name, frame) # 写入输出视频 if vid_writer is None: fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('mp4v') vid_writer = cv2.VideoWriter(f'{vid_name}_output.mp4', fourcc, 30, (frame.shape[1], frame.shape[0]), True) vid_writer.write(frame) # 按下 q 键退出 if cv2.waitKey(1) == ord('q'): break # 释放资源 vid_cap.release() if vid_writer is not None: vid_writer.release() cv2.destroyAllWindows()，请指出这段代码的错误

这段代码没有明显的语法错误，但是需要确保以下几点： 1. 确保已经正确安装了 cv2 和 torch 库。 2. 确保视频文件路径和权重文件路径是正确的。 3. 确保输入的视频文件格式与代码中指定的编解码器相匹配，否则...

if len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size这个把注释掉的那行怎么加进去

for *xyxy, conf, cls in reversed(det): c = int(cls) # integer class label = f'{names[c]} {conf:.2f}' plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=colors(c, True), line_thickness=3) 这样就可以将...

上述表述和我下载的官方代码不一样，以下是我截取的部分源代码，请重新整理if name == 'main': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov5s.pt', help='model.pt path(s)') parser.add_argument('--source', type=str, default='data/images', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels')

for *xyxy, conf, cls in reversed(det): x, y, w, h = map(int, xyxy2xywh(xyxy)) label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}' # 判断是否检测到不带安全帽的人 if label == 'no_hat': # 检查是否达到报警...
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资源摘要信息: "XKCD Substitutions 3-crx插件是一个浏览器扩展程序，它允许用户使用XKCD漫画中的内容替换特定网站上的单词和短语。XKCD是美国漫画家兰德尔·门罗创作的一个网络漫画系列，内容通常涉及幽默、科学、数学、语言和流行文化。XKCD Substitutions 3插件的核心功能是提供一个替换字典，基于XKCD漫画中的特定作品（如漫画1288、1625和1679）来替换文本，使访问网站的体验变得风趣并且具有教育意义。用户可以在插件的选项页面上自定义替换列表，以满足个人的喜好和需求。此外，该插件提供了不同的文本替换样式，包括无提示替换、带下划线的替换以及高亮显示替换，旨在通过不同的视觉效果吸引用户对变更内容的注意。用户还可以将特定网站列入黑名单，防止插件在这些网站上运行，从而避免在不希望干扰的网站上出现替换文本。" 知识点: 1. 浏览器扩展程序简介： 浏览器扩展程序是一种附加软件，可以增强或改变浏览器的功能。用户安装扩展程序后，可以在浏览器中添加新的工具或功能，比如自动填充表单、阻止弹窗广告、管理密码等。XKCD Substitutions 3-crx插件即为一种扩展程序，它专门用于替换网页文本内容。 2. XKCD漫画背景： XKCD是由美国计算机科学家兰德尔·门罗创建的网络漫画系列。门罗以其独特的幽默感著称，漫画内容经常涉及科学、数学、工程学、语言学和流行文化等领域。漫画风格简洁，通常包含幽默和讽刺的元素，吸引了全球大量科技和学术界人士的关注。 3. 插件功能实现： XKCD Substitutions 3-crx插件通过内置的替换规则集来实现文本替换功能。它通过匹配用户访问的网页中的单词和短语，并将其替换为XKCD漫画中的相应条目。例如，如果漫画1288、1625和1679中包含特定的短语或词汇，这些内容就可以被自动替换为插件所识别并替换的文本。 4. 用户自定义替换列表： 插件允许用户访问选项页面来自定义替换列表，这意味着用户可以根据自己的喜好添加、删除或修改替换规则。这种灵活性使得XKCD Substitutions 3成为一个高度个性化的工具，用户可以根据个人兴趣和阅读习惯来调整插件的行为。 5. 替换样式与用户体验： 插件提供了多种文本替换样式，包括无提示替换、带下划线的替换以及高亮显示替换。每种样式都有其特定的用户体验设计。无提示替换适用于不想分散注意力的用户；带下划线的替换和高亮显示替换则更直观地突出显示了被替换的文本，让更改更为明显，适合那些希望追踪替换效果的用户。 6. 黑名单功能： 为了避免在某些网站上无意中干扰网页的原始内容，XKCD Substitutions 3-crx插件提供了黑名单功能。用户可以将特定的域名加入黑名单，防止插件在这些网站上运行替换功能。这样可以保证用户在需要专注阅读的网站上，如工作相关的平台或个人兴趣网站，不会受到插件内容替换的影响。 7. 扩展程序与网络安全： 浏览器扩展程序可能会涉及到用户数据和隐私安全的问题。因此，安装和使用任何第三方扩展程序时，用户都应该确保来源的安全可靠，避免授予不必要的权限。同时，了解扩展程序的权限范围和它如何处理用户数据对于保护个人隐私是至关重要的。 通过这些知识点，可以看出XKCD Substitutions 3-crx插件不仅仅是一个简单的文本替换工具，而是一个结合了个人化定制、交互体验设计以及用户隐私保护的实用型扩展程序。它通过幽默风趣的XKCD漫画内容为用户带来不一样的网络浏览体验。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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