yolov5 改变 640改为1280

你可以使用以下步骤将YOLOv5的输入分辨率从640更改为1280：

1. 打开YOLOv5的配置文件`yolov5/models/yolov5*.yaml`。

2. 在该配置文件中，找到所有的`width`和`height`参数，并将它们的值从640改为1280。

3. 确保修改了所有与输入分辨率相关的参数，包括`preprocess`部分中的`size`参数和`test`部分中的`img_size`参数。

4. 保存并关闭配置文件。

5. 接下来，你还需要更改训练数据集和测试数据集的图像大小为1280。确保将所有的图像都调整为新的分辨率。

6. 最后，重新运行YOLOv5的训练脚本或测试脚本，并确保指定了正确的配置文件路径。

通过这些步骤，你就可以将YOLOv5的输入分辨率从640改为1280。请注意，这可能会影响模型的性能和速度，因为较高分辨率的图像需要更多的计算资源。

相关问题

yolov5中改变iou

在YOLOv5中，可以通过更改iou（Intersection over Union）的阈值来调整目标检测算法的准确性和召回率。iou是用来评估预测框和真实框之间重叠程度的指标。默认情况下，YOLOv5使用iou阈值为0.45。

要改变iou阈值，可以在YOLOv5的配置文件中进行修改。具体来说，打开`yolov5/models/yolov5s.yaml`（或其他相应的配置文件），找到以下行：

iou_thres: 0.45  # IOU threshold for NMS

将`iou_thres`的值修改为想要的新阈值（例如0.5或0.6），然后保存文件。重新运行YOLOv5时，新的iou阈值将生效。

需要注意的是，较低的iou阈值可以提高算法的召回率，但可能会导致更多的误检。而较高的iou阈值可以提高算法的准确性，但可能会降低召回率。因此，根据具体场景和需求，可以根据实际情况调整iou阈值。

yolov7改变标签

您好，对于YOLOv7模型，要改变标签，您需要执行以下步骤：

1. 首先，打开YOLOv7的配置文件，通常是`yolov7.cfg`或`yolov7-tiny.cfg`。您可以使用文本编辑器打开该文件。

2. 在配置文件中，找到`[yolo]`部分。在这个部分下面，每一行都对应着一个标签的设置。

3. 更改每个标签的名称。例如，如果原始标签是“person”，您可以将其改为“human”。

4. 确保更改后的标签名称与您的数据集中的标签名称保持一致。

5. 保存并关闭配置文件。

请注意，修改标签可能还需要对数据集进行相应的更改，以确保与新标签匹配。您需要在训练和测试数据集中更新标签，并在相应的地方进行相应的更改，如类别索引、标签文件等。

希望这些步骤能帮到您！如果有任何其他问题，请随时提问。