yolov7detect检测框粗细

根据提供的引用内容，YOLOv7检测框的粗细并没有明确的规定。YOLOv7是一种目标检测算法，它使用边框坐标编码来表示检测到的目标的位置和大小。边框的粗细通常是由可视化工具或绘图库来确定的，而不是由算法本身决定的。因此，YOLOv7检测框的粗细可以根据具体的应用需求和可视化工具的设置进行调整。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7如何改变bbox检测框的粗细大小](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/124056604)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

相关问题

yolov7 detect.py详解

yolov7 detect.py是一个使用YOLOv7模型进行目标检测的Python脚本。在这个脚本中，首先会对预测结果进行非极大值抑制（nms）操作，以去除多余的边界框。经过nms操作后，最终会得到剩下的预选框，每个预选框包含了其左上角和右下角的坐标，置信度以及类别数共六个值。

在处理预测图片时，脚本会判断当前图片是来自视频流还是图片文件。如果是视频流，会通过读取视频的方式获取每一帧图片进行处理；如果是图片文件，则直接读取该图片进行处理。

脚本还会创建一个保存结果文件的目录，并根据需要创建标签文件的子目录。同时也会判断是本地图片还是网络图片流进行相应的读取操作。

yolov7detect.py参数详解

yolov7detect.py是一个用于检测的脚本，它有以下参数详解：
--weights：指定模型的权重文件路径，例如 weights/yolov7.pt。
--source：指定输入图像或视频的路径，例如 inference/images。
其他可选参数详解可以参考脚本中的注释或者运行脚本时使用--help参数来查看。