# Dataloader if webcam: show_vid = check_imshow() cudnn.benchmark = True # set True to speed up constant image size inference dataset = LoadStreams(source, img_size=imgsz, stride=stride) nr_sources = len(dataset.sources) else: dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz, stride=stride) nr_sources = 1 vid_path, vid_writer, txt_path = [None] * nr_sources, [None] * nr_sources, [None] * nr_sources # initialize StrongSORT cfg = get_config() cfg.merge_from_file(opt.config_strongsort) # Create as many strong sort instances as there are video sources strongsort_list = [] for i in range(nr_sources): strongsort_list.append( StrongSORT( strong_sort_weights, device, half, max_dist=cfg.STRONGSORT.MAX_DIST, max_iou_distance=cfg.STRONGSORT.MAX_IOU_DISTANCE, max_age=cfg.STRONGSORT.MAX_AGE, n_init=cfg.STRONGSORT.N_INIT, nn_budget=cfg.STRONGSORT.NN_BUDGET, mc_lambda=cfg.STRONGSORT.MC_LAMBDA, ema_alpha=cfg.STRONGSORT.EMA_ALPHA,
时间: 2024-02-14 17:25:39 浏览: 42
这段代码是一个数据加载器(Dataloader)的实现。根据`webcam`变量的取值(True或False),选择不同的数据加载方式。
如果`webcam`为True,则使用`LoadStreams`类加载视频流数据,设置图像大小为`imgsz`,采样间隔为`stride`。同时,通过`check_imshow`函数检查是否可以使用`imshow`函数显示视频。
如果`webcam`为False,则使用`LoadImages`类加载图像数据,设置图像大小为`imgsz`,采样间隔为`stride`。
根据数据加载的方式,确定了数据集的数量`nr_sources`。
接下来,根据配置文件初始化StrongSORT(一种目标跟踪算法)。通过调用`get_config`函数获取配置信息,并将其合并到StrongSORT的配置中。
然后,根据视频源的数量创建相应数量的StrongSORT实例,并将它们存储在`strongsort_list`列表中。每个StrongSORT实例具有不同的参数设置,包括强排序权重、设备类型、是否使用半精度等。
最后,代码中还有一些关于StrongSORT参数的设置,如最大距离、最大IOU距离、最大年龄等等。这些参数可以根据具体需求进行调整。
相关问题
代码解释 # Set Dataloader vid_path, vid_writer = None, None if webcam: view_img = check_imshow() cudnn.benchmark = True # set True to speed up constant image size inference dataset = LoadStreams(source, img_size=imgsz, stride=stride) else: dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz, stride=stride)
这段代码的作用是设置数据加载器。具体来说,它检查是否使用摄像头,如果使用,则检查是否需要显示图像。接着,它启用cudnn.benchmark,以加速常量图像大小的推断。然后,如果使用摄像头,它将创建一个名为dataset的LoadStreams对象,该对象从指定的源加载实时视频流,如果不是,则创建一个名为dataset的LoadImages对象,该对象从指定的源加载静态图像。在这两种情况下,img_size和stride参数指定了加载的图像的大小和步幅。vid_path和vid_writer变量分别用于记录视频的输出路径和视频写入器对象。
# Dataloader bs = 1 # batch_size if webcam: view_img = check_imshow(warn=True) dataset = LoadStreams(source, img_size=imgsz, stride=stride, auto=pt, vid_stride=vid_stride) bs = len(dataset) elif screenshot: dataset = LoadScreenshots(source, img_size=imgsz, stride=stride, auto=pt) else: dataset = LoadImages(source, img_size=imgsz, stride=stride, auto=pt, vid_stride=vid_stride) vid_path, vid_writer = [None] * bs, [None] * bs
这段代码是YOLOv5中的一部分,用于创建数据加载器。具体来说,它检查是否正在使用网络摄像头或截屏,如果是,则创建适当的数据集加载器。如果不是,则创建一个图像加载器。对于网络摄像头,如果要显示检测结果,则会检查是否支持图像显示,如果不支持,则会发出警告。根据数据集类型和批量大小,它会创建一些空列表,用于存储视频路径和视频写入器。
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