yolov7 visdrone结果

YOLOv7是一种目标检测算法，用于在图像或视频中检测和定位多个目标。VisDrone数据集是一个用于无人机视觉的大规模数据集，其中包含丰富的场景和各种目标类别。

YOLOv7在VisDrone数据集上的结果可以通过以下方式进行介绍：
1. 目标类别：YOLOv7可以检测VisDrone数据集中的多个目标类别，例如行人、车辆、自行车、摩托车等。
2. 检测精度：YOLOv7在VisDrone数据集上具有较高的检测精度，能够准确地定位和识别目标对象。
3. 实时性能：YOLOv7具有较快的检测速度，可以在实时场景下进行目标检测和跟踪。

请注意，YOLOv7和VisDrone数据集是两个独立的概念，YOLOv7是一种算法模型，而VisDrone是一个数据集。因此，具体的YOLOv7在VisDrone数据集上的结果可能需要参考相关论文或实验结果。

相关问题

yolov9 visdrone结果记录

### 记录和保存YOLOv9在VisDrone数据集上的检测结果

为了有效记录和保存YOLOv9在VisDrone数据集上的检测结果，可以遵循一系列特定的操作流程来确保所有的预测结果被妥善处理。这些操作不仅限于模型推理阶段的结果获取，还包括后续的数据整理与存储。

#### 设置环境变量与配置文件调整

首先，在执行任何命令前，确认`weights`目录内已放置预训练的YOLOv9权重文件[^1]。接着，针对VisDrone数据集的特点修改配置文件（通常是`.yaml`格式），特别是要指明忽略标签为0和11的目标对象，因为这两个类别的标注可能不符合预期用途或存在质量问题[^4]。

# 假设当前位于yolov9-master根目录下
cd yolov9-master/

#### 执行检测过程并导出结果

利用官方提供的脚本启动检测程序，并通过参数指定输出路径用于保存检测后的图片、视频或其他形式的结果。对于图像批量处理而言，通常会有一个专门的选项允许用户定义输出位置：

from pathlib import Path
import torch

def detect_and_save_results(weights='path/to/best.pt', source='data/images/', project='runs/detect', name='exp'):
    """
    使用给定的权重文件对source中的所有图片进行目标检测，
    并将带有边界框标记的结果图保存至project/name所指向的位置。
    
    参数:
        weights (str): 权重文件路径.
        source (str): 输入数据源路径, 可以为单张图片、文件夹或多帧视频流.
        project (str): 结果保存的基础路径.
        name (str): 实验名称，默认'exp'.
        
    返回值:
        None
    """

    save_dir = Path(project) / name  # 定义保存目录
    if not save_dir.exists():
        save_dir.mkdir(parents=True)

    model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path=weights)
    results = model(source).pandas().xyxy[0]

    for idx, row in results.iterrows():
        with open(save_dir/f"{idx}.txt", "a") as f:
            line = ','.join([str(row['xmin']), str(row['ymin']), str(row['xmax']), str(row['ymax']),
                             str(row['confidence']), str(int(row['class']))])
            f.write(line + '\n')
            
detect_and_save_results()

上述Python函数展示了如何加载自定义训练好的YOLOv9模型并对指定来源(`source`)内的每一张图片实施目标检测；随后遍历返回的对象列表，按照既定格式写入文本文件中，其中每一行代表一个独立的检测实例，包含了最小矩形坐标(xmin,ymin,xmax,ymax)，置信度分数(confidence)以及所属类别(class)[^5]。

#### 后续分析与可视化展示

完成初步的数据收集之后，可以通过编写额外的脚本来读取生成的文字报告，进而绘制统计图表或是制作更加直观的表现方式以便进一步的研究工作。此外，也可以考虑集成第三方库如Matplotlib或者Seaborn来进行高级图形化呈现。

yolov8 visdrone

要使用YOLOv8对VisDrone数据集进行目标检测，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，在本地创建一个名为yolov8的文件夹，并在其中下载YOLOv8代码。可以使用以下命令：

   mkdir yolov8
   cd yolov8
   git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git

2. 然后，安装ultralytics库。可以使用以下命令：

   pip install ultralytics

3. 接下来，准备VisDrone数据集并下载它。

4. 激活yolov8的虚拟环境。可以使用以下命令：

   conda activate yolov8

5. 进入yolov8文件夹中的pyCode/yolov8/ultralytics/ultralytics/目录。

6. 使用以下命令开始对验证数据集进行评估：

   python detect.py --task detect --mode val --model runs/detect/train4/weights/best.pt --data datasets/VisDrone.yaml --device 0

以上是使用YOLOv8对VisDrone数据集进行目标检测的步骤。如果你想获得YOLOv7在VisDrone数据集上训练的结果，可以参考引用提供的资源。