代码解释 # Set Dataloader vid_path, vid_writer = None, None if webcam: view_img = check_imshow() cudnn.benchmark = True # set True to speed up constant image size inference dataset = LoadStreams(source, img_size=imgsz, stride=stride) else: dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz, stride=stride)
时间: 2023-06-18 19:02:43 浏览: 57
这段代码主要是设置数据加载器(dataloader),其中包括了读取视频流或图像数据的方式和大小(img_size),以及设置了数据集的步长(stride)。如果是读取视频,则还设置了输出视频的路径(vid_path)和写入器(vid_writer);如果是读取图像,则vid_path和vid_writer均为None。另外,该代码还检查是否需要使用图像显示(view_img)和启用cudnn加速。最终,该代码根据读取方式(webcam或source)设置不同的数据加载器(LoadStreams或LoadImages)。
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代码解释 # Set Dataloader vid_path, vid_writer = None, None if webcam: view_img = True torch.backends.cudnn.benchmark = True # set True to speed up constant image size inference dataset = LoadStreams(source, img_size=imgsz) else: save_img = True dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz)
这段代码主要是用于设置数据加载器。首先,判断是否是使用网络摄像头(`webcam`变量),如果是则将`view_img`设置为`True`,这将在可视化时显示摄像头视频。同时,为了加速图像大小的推理,设置`torch.backends.cudnn.benchmark`为`True`。如果不是使用网络摄像头,则将`save_img`设置为`True`,表示需要将结果保存为图片文件。接着,根据数据来源(`source`变量)的不同设置不同的数据集加载器。如果是从流(`streams`)中加载数据,则使用`LoadStreams`类加载,同时指定图像尺寸为`imgsz`。如果是从图像文件中加载数据,则使用`LoadImages`类加载,同样指定图像尺寸为`imgsz`。最后,返回`dataset`数据集对象。
代码解释# Set Dataloader vid_path, vid_writer = None, None if webcam: view_img = True torch.backends.cudnn.benchmark = True # set True to speed up constant image size inference dataset = LoadStreams(source, img_size=imgsz) else: save_img = True dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz)
这段代码是用来设置数据加载器的。如果是使用webcam(摄像头)作为输入,就设置view_img为True,同时启用torch.backends.cudnn.benchmark,以加速不变图像大小的推断。然后使用LoadStreams来加载数据集,设置图像大小为imgsz。如果不是使用webcam作为输入,就设置save_img为True,使用LoadImages来加载数据集,同样设置图像大小为imgsz。