关闭yolov7保存pt文件

您可以使用以下命令关闭yolov7并保存pt文件：

python train.py --data <data.yaml> --cfg <model.yaml> --weights '' --batch-size 16 --evolve --save-evolve --save-dir <save_directory> --device <device_number>

请将`<data.yaml>`和`<model.yaml>`替换为您的数据和模型的配置文件路径，将`<save_directory>`替换为您要保存文件的目录路径，将`<device_number>`替换为您要使用的GPU设备编号。当命令成功执行时，您将获得一个.pt文件，其中包含训练好的模型参数。

相关问题

怎么保存yolov5摄像头实时检测所有目标的位置信息

您可以使用Python中的OpenCV库来实现这个功能。首先，您需要使用OpenCV中的VideoCapture函数来打开摄像头并捕获视频流。然后，您可以使用YoloV5模型来检测视频流中的所有目标，并将它们的位置信息保存在一个列表中。最后，您可以将这个列表保存到一个文件中，以便以后使用。

以下是一个示例代码，可以实现这个功能：

import cv2
import numpy as np
import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression

# 加载YoloV5模型
model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu'))

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 定义输出文件名
output_file = 'detections.txt'

# 循环读取视频流
while True:
    # 读取一帧视频
    ret, frame = cap.read()

    # 将帧转换为模型所需的格式
    img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    img = np.transpose(img, (2, 0, 1))
    img = np.expand_dims(img, axis=0)
    img = img.astype(np.float32) / 255.0

    # 使用YoloV5模型检测目标
    with torch.no_grad():
        detections = model(torch.from_numpy(img))
        detections = non_max_suppression(detections, conf_thres=0.5, iou_thres=0.5)

    # 将检测到的目标位置信息保存到文件中
    with open(output_file, 'a') as f:
        for detection in detections[0]:
            x1, y1, x2, y2, conf, cls = detection.tolist()
            f.write(f'{x1},{y1},{x2},{y2},{conf},{cls}\n')

    # 显示检测结果
    for detection in detections[0]:
        x1, y1, x2, y2, conf, cls = detection.tolist()
        cv2.rectangle(frame, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame, f'{cls:.2f}', (int(x1), int(y1) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow('frame', frame)

    # 按下q键退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这个代码将检测到的目标位置信息保存到名为"detections.txt"的文件中。您可以在需要的时候读取这个文件，并使用保存的位置信息来进行后续处理。

yolov5连接网络视频

您可以使用YOLOv5的detect.py脚本来连接IP摄像头进行实时对象检测。首先，确保已经安装了YOLOv5并下载了权重文件。然后，按照以下步骤操作：

1. 打开detect.py脚本，找到以下代码行：

source = 'data/images'  # 指定输入图像或视频的路径

将其替换为：

source = 'http://your_ip_address:port/video'  # 替换为您的IP摄像头地址和端口号

确保替换`your_ip_address`为您的摄像头的IP地址，并将`port`替换为摄像头的端口号。

2. 在脚本中的其他参数中，您可以根据需要进行自定义设置，例如：
- `weights`：权重文件的路径。
- `device`：选择使用的设备（'cpu'或'cuda'）。
- `conf_thres`：置信度阈值（0-1之间）。
- `iou_thres`：IoU阈值（0-1之间）。

3. 保存并关闭detect.py脚本。

4. 打开终端或命令提示符，导航到包含YOLOv5的文件夹。

5. 运行以下命令来启动实时对象检测：

python detect.py --source 0 --weights weights/yolov5s.pt --conf 0.25

确保将路径`weights/yolov5s.pt`替换为您下载的权重文件路径。

这样，YOLOv5将连接到指定的IP摄像头并进行实时对象检测。您可以根据需要调整参数以获得更好的检测结果。