代码解释 # Apply Classifier if classify: pred = apply_classifier(pred, modelc, img, im0s)
时间: 2024-05-20 13:11:54 浏览: 16
这段代码中,首先判断变量`classify`是否为真。如果是真,则执行`apply_classifier`函数,该函数会将预测结果`pred`传入一个分类器`modelc`中进行进一步分类,同时也会传入原图像`img`和缩放后的图像`im0s`。最终得到的分类结果将存储在`pred`中。如果`classify`为假,则不执行任何操作,继续执行下面的代码。
相关问题
代码解释: # Apply Classifier if classify: pred = apply_classifier(pred, modelc, img, im0s)
这段代码主要是对NMS后的结果进行分类器分类(如果使用了分类器)。如果classify为True,则调用apply_classifier()函数来对NMS后的结果进行分类器分类。其中参数包括模型输出(pred)、分类器模型(modelc)、输入图像张量(img)和原始图像(im0s)。函数的作用是对NMS后的结果进行分类器分类。
解释 if classify: pred = apply_classifier(pred, modelc, img, im0s)
这段代码的作用是使用分类器对模型输出的预测框进行分类,并更新预测结果。
`classify` 是一个布尔值,表示是否使用分类器对预测框进行分类。如果 `classify` 为 True,则表示需要进行分类,否则不进行分类。
`apply_classifier()` 是一个 YOLOv5 工具函数,用于对模型输出的预测框进行分类。其中,`pred` 是模型输出的经过 NMS 处理后的预测框信息,`modelc` 是一个 PyTorch 模型对象,用于对预测框进行分类,`img` 是经过缩放后的输入图像张量,`im0s` 是原始输入图像的张量。处理结果是一个更新后的预测框信息张量,其中包含了预测框的类别信息。
如果 `classify` 为 True,则将模型输出的预测框信息 `pred` 作为输入,使用分类器进行分类,并将处理结果赋值给 `pred`,以便后续的处理和可视化。如果 `classify` 为 False,则不进行分类,直接使用 `pred` 作为结果。
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