yolov5 实时检测画面太亮
时间: 2023-11-29 15:46:54 浏览: 45
可以尝试调整检测时的阈值(conf-thres)来解决画面过亮的问题。将阈值调低一些,例如0.2或0.3,可以让模型检测到更多的物体,从而减轻画面过亮的问题。同时,也可以尝试在检测前对图片进行预处理,例如调整亮度、对比度等,以达到更好的检测效果。
以下是修改阈值的示例代码:
```python
python detect.py --source ./inference/images/ --weights ./weights/yolov5x.pt --conf-thres 0.3
```
相关问题
yolov5实时检测截图
yolov5是一个用于目标检测的深度学习模型,它能够实时地对图像中的物体进行检测。根据引用的描述,yolov5的推理时间为393.4ms,预处理时间为4.8ms,后处理时间为5.4ms。这意味着在检测一个图像时,yolov5需要大约403.6ms的时间。
要进行yolov5实时检测截图,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 确保已经在cmd窗口中激活了虚拟环境(参考引用)。
2. 进入yolov5的代码目录,并找到pretrained文件夹下的预训练模型(参考引用)。
3. 使用yolov5s模型进行测试。您可以运行相应的命令来进行测试,例如:
```
python detect.py --source path/to/image.jpg --weights path/to/yolov5s.pt
```
其中,source参数指定要检测的图像路径,weights参数指定使用的预训练模型路径。请将路径替换为实际的路径。
完成上述步骤后,yolov5会对指定的图像进行实时检测,并生成检测结果的截图。
yolov5实时检测视频
Yolov5是一种基于PytorchVideo的实时行为检测算法,可以用于实时检测视频中的目标物体。你可以使用yolov5s作为训练模型,并下载yolov5s.pt权重文件。你可以在https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v6.0找到权重文件的下载地址。此外,你还可以根据自己的需求配置yaml文件来进行模型的设置。通过使用yolov5 deepsort slowfast算法,你可以实现视频的实时行为检测。希望这些信息对你有所帮助![1][2][3]
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