yolov5 顯示iou

yolov5的iou是通过修改`eval_coco.py`文件中的`self.iouThrs`参数来设置的。根据引用的内容，可以看到将`self.iouThrs`设置为`np.linspace(.5, 0.95, 10, endpoint=True)`可以得到IoU为0.50到0.95的结果。因此，yolov5的iou可以根据需要进行相应的调整。

相关问题

yolov8 iou

Yolov8中的IOU（Intersection over Union）方法有三种选择：GIoU（Generalized IoU）、DIoU（Distance IoU）和CIoU（Complete IoU）。其中，默认选择的是CIoU。除此之外，还有一种名为Wise-IoU的IOU方法。

在使用OpenCV和YOLOv8进行视频推理时，可以使用以下代码：
import cv2
from ultralytics import YOLO

# 加载YOLOv8模型
model = YOLO('yolov8n.pt')

# 打开视频文件
video_path = "path/to/your/video/file.mp4"
cap = cv2.VideoCapture(video_path)

# 循环遍历视频帧
while cap.isOpened():
# 从视频中读取一帧
success, frame = cap.read()

if success:
# 在帧上运行YOLOv8推理
results = model(frame)

# 在帧上可视化结果
annotated_frame = results.plot()

# 显示可视化的帧
cv2.imshow("YOLOv8 Inference", annotated_frame)

# 如果按下键盘上的'q'键，则退出循环
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
break

else:
# 如果视频播放结束，则退出循环
break

# 释放视频捕获对象并关闭显示窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

以上是关于使用OpenCV和YOLOv8在视频帧上运行推理的代码示例。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [涨点技巧：IOU篇---Yolov8引入WIoU，SIoU，EIoU，α-IoU，不同数据集验证能涨点](https://blog.csdn.net/m0_63774211/article/details/130200951)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [YoloV8改进策略：将CIoU替换成Wise-IoU，幸福涨点，值得拥有，还支持EIoU、GIoU、DIoU、SIoU无缝替换](https://download.csdn.net/download/qq_40957277/88165137)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [YOLOv8预测参数详解（全面详细、重点突出、大白话阐述小白也能看懂）](https://blog.csdn.net/qq_37553692/article/details/130910432)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

yolov5只显示标签

YoloV5 是一种目标检测模型，它可以在图像或视频中识别和定位不同的物体。如果你只看到了标签而没有看到物体框，这可能是因为你的代码中没有将物体框绘制出来。可以在代码中添加绘制物体框的功能，以便更清楚地展示检测结果。下面是一个绘制物体框的示例代码：

import cv2
import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression


def detect(model, img, conf_thres=0.5, iou_thres=0.5, device='cpu'):
    # Convert image to Tensor
    img = torch.from_numpy(img).to(device)
    img = img.float()
    img /= 255.0
    if img.ndimension() == 3:
        img = img.unsqueeze(0)

    # Inference
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        pred = model(img)

    # Apply NMS
    pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres)

    # Draw bounding boxes
    for det in pred[0]:
        x1, y1, x2, y2, conf, cls = det.tolist()
        x1, y1, x2, y2 = int(x1), int(y1), int(x2), int(y2)
        label = f'{classes[int(cls)]} {conf:.2f}'
        cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 2)
        cv2.putText(img, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 0, 0), 2)

    return img


if __name__ == '__main__':
    # Load model
    weights = 'yolov5s.pt'
    model = attempt_load(weights, map_location=torch.device('cpu'))

    # Load image
    img = cv2.imread('image.jpg')

    # Detect objects
    result = detect(model, img)

    # Show result
    cv2.imshow('result', result)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们将物体框和标签绘制在了图片上。如果你想只显示标签，可以将 `cv2.rectangle()` 函数和 `cv2.putText()` 函数中的绘制物体框的代码注释掉即可。