如何获得YOLOv4的检测结果框detections.txt
时间: 2023-11-22 22:52:52 浏览: 44
要获得YOLOv4的检测结果框detections.txt,需要按照以下步骤操作:
1. 首先,您需要从YOLOv4的GitHub页面上下载YOLOv4的源代码。
2. 接下来,您需要将您想要进行目标检测的图像放入YOLOv4源代码文件夹中的"data"文件夹中。
3. 然后,您需要在终端中使用以下命令执行YOLOv4目标检测:
```
./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights -thresh 0.25 image.jpg
```
其中,"coco.data"和"yolov4.cfg"是YOLOv4的配置文件,"yolov4.weights"是预训练模型的权重文件,"image.jpg"是您想要进行目标检测的图像文件。
4. 执行完目标检测后,您可以在YOLOv4源代码文件夹中的"detections"文件夹中找到"detections.txt"文件,该文件包含了检测结果框的信息。
注意:如果您在执行目标检测时遇到任何问题,请确保已正确配置YOLOv4,并且您的环境中已安装了必要的依赖项。
相关问题
import supervision as sv detections = sv.Detections.from_yolov8(yolo_results) detections = detections[detections.confidence > threshold] boxes = detections.xyxy conf = detections.confidence class_ids = detections.class_id
根据代码片段,我们可以推测`Detections`类是在`supervision`模块中定义的。它可能包含了一些方法和属性,用于处理来自YOLOv8模型的检测结果。让我解释一下你的代码片段的每一行:
1. `detections = sv.Detections.from_yolov8(yolo_results)`: 这行代码通过调用`from_yolov8`方法从`yolo_results`中创建了一个`Detections`对象。这个方法可能会解析YOLOv8模型的输出,并将其转换为`Detections`对象。
2. `detections = detections[detections.confidence > threshold]`: 这行代码使用一个条件过滤器,将置信度大于阈值的检测结果筛选出来,然后重新赋值给`detections`变量。
3. `boxes = detections.xyxy`: 这行代码从筛选后的`detections`对象中提取边界框信息,并将其赋值给`boxes`变量。这里的`xyxy`可能是一个方法或属性,用于获取边界框的坐标信息。
4. `conf = detections.confidence`: 这行代码从筛选后的`detections`对象中提取置信度信息,并将其赋值给`conf`变量。这里的`confidence`可能是一个方法或属性,用于获取置信度值。
5. `class_ids = detections.class_id`: 这行代码从筛选后的`detections`对象中提取类别ID信息,并将其赋值给`class_ids`变量。这里的`class_id`可能是一个方法或属性,用于获取类别的标识符。
请注意,以上解释仅基于代码片段的推测,实际的实现可能会有所不同。如果你有关于具体实现的更多问题,请查看相关代码的定义部分。
def from_yolov8(cls, yolov8_results) -> Detections: """ Creates a Detections instance from a [YOLOv8](https://github.com/ultralytics/ultralytics) inference result. Args: yolov8_results (ultralytics.yolo.engine.results.Results): The output Results instance from YOLOv8 Returns: Detections: A new Detections object. Example: ```python >>> import cv2 >>> from ultralytics import YOLO >>> import supervision as sv >>> image = cv2.imread(SOURCE_IMAGE_PATH) >>> model = YOLO('yolov8s.pt') >>> result = model(image)[0] >>> detections = sv.Detections.from_yolov8(result) ``` """ return cls( xyxy=yolov8_results.boxes.xyxy.cpu().numpy(), confidence=yolov8_results.boxes.conf.cpu().numpy(), class_id=yolov8_results.boxes.cls.cpu().numpy().astype(int), mask=extract_yolov8_masks(yolov8_results), )
这段代码是一个静态方法`from_yolov8`,用于从YOLOv8的推断结果创建一个`Detections`对象。
以下是对这段代码的解释:
1. 静态方法`from_yolov8`接受两个参数:`cls`和`yolov8_results`。
2. `yolov8_results`是一个YOLOv8的输出结果,类型为`ultralytics.yolo.engine.results.Results`。
3. `from_yolov8`方法返回一个新的`Detections`对象。
4. 在返回的`Detections`对象中,使用了以下几个参数:
- `xyxy`:表示检测框的坐标,通过`yolov8_results.boxes.xyxy.cpu().numpy()`获取。
- `confidence`:表示置信度,通过`yolov8_results.boxes.conf.cpu().numpy()`获取。
- `class_id`:表示类别ID,通过`yolov8_results.boxes.cls.cpu().numpy().astype(int)`获取。
- `mask`:表示分割掩码,通过调用`extract_yolov8_masks(yolov8_results)`获取。
请注意,上述代码中使用了一个名为`extract_yolov8_masks`的函数来提取分割掩码。你需要确保该函数已经定义并返回了正确的分割掩码。