model-agnostic

时间: 2023-11-15 07:58:43 浏览: 269
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model

"Model-agnostic"是指一种方法或算法，它不依赖于特定的模型或假设，而是可以适用于各种不同的模型和假设。这种方法的优点在于它可以更加灵活地适应不同的数据和场景，并且可以避免对特定模型的依赖性。在机器学习领域，例如元学习中，"Model-agnostic"方法可以用来设计通用的学习算法，使其可以适用于各种不同的任务和模型。
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from ultralyticsplus import YOLO, render_result # load model model = YOLO('keremberke/yolov8s-table-extraction') # set model parameters model.overrides['conf'] = 0.25 # NMS confidence threshold model.overrides['iou'] = 0.45 # NMS IoU threshold model.overrides['agnostic_nms'] = False # NMS class-agnostic model.overrides['max_det'] = 1000 # maximum number of detections per image # set image image = 'https://github.com/ultralytics/yolov5/raw/master/data/images/zidane.jpg' # perform inference results = model.predict(image) # observe results print(results[0].boxes) render = render_result(model=model, image=image, result=results[0]) render.show()

您这段代码使用了一个名为ultralyticsplus的Python包，该包似乎是由ultralytics公司开发的。这个包似乎是一个YOLO目标检测模型的封装，用于检测表格。 但是，我注意到您并没有提出任何问题。...

# Prediction settings -------------------------------------------------------------------------------------------------- source: # source directory for images or videos show: False # show results if possible save_txt: False # save results as .txt file save_conf: False # save results with confidence scores save_crop: False # save cropped images with results hide_labels: False # hide labels hide_conf: False # hide confidence scores vid_stride: 1 # video frame-rate stride line_thickness: 3 # bounding box thickness (pixels) visualize: False # visualize model features augment: False # apply image augmentation to prediction sources agnostic_nms: False # class-agnostic NMS classes: # filter results by class, i.e. class=0, or class=[0,2,3] retina_masks: False # use high-resolution segmentation masks boxes: True # Show boxes in segmentation predictions解释

这些参数是用于目标检测...- agnostic_nms：是否采用无类别NMS。 - classes：过滤特定类别的结果，例如class=0或class=[0,2,3]。 - retina_masks：是否使用高分辨率分割掩模。 - boxes：在分割预测中是否显示边界框。

代码解释 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', type=str, default='weights/yolov5s.pt', help='model.pt path') parser.add_argument('--source', type=str, default=info1, help='source') # file/folder, 0 for webcam parser.add_argument('--output', type=str, default='inference/output', help='output folder') # output folder parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.4, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.5, help='IOU threshold for NMS') parser.add_argument('--fourcc', type=str, default='mp4v', help='output video codec (verify ffmpeg support)') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') opt = parser.parse_args() opt.img_size = check_img_size(opt.img_size)

这段代码使用了 Python 自带的 argparse 库，用于解析命令行参数。具体来说，它定义了一些参数，比如模型权重文件路径、输入源路径（可以是文件、文件夹或者摄像头）、输出文件夹路径、推理图片大小、物体置信度阈值...

代码解释 if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov7.pt', help='model.pt path(s)') parser.add_argument('--source', type=str, default='inference/images', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --class 0, or --class 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models') parser.add_argument('--project', default='runs/detect', help='save results to project/name') parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') parser.add_argument('--no-trace', action='store_true', help='dont trace model') opt = parser.parse_args() print(opt) #check_requirements(exclude=('pycocotools', 'thop'))

可以选择使用 GPU 或 CPU，也可以选择是否显示推断结果、是否保存结果到 txt 文件、是否保存置信度等信息、是否保存图片/视频、是否使用类别过滤、是否使用 class-agnostic NMS、是否进行数据增强等。最后使用 parse...
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