解释一下这张图片10个部分的意思,这是yolov5深度学习实验结果 https://free.wzznft.com/i/2023/05/03/vkr90l.png
时间: 2023-10-08 13:05:45 浏览: 28
这张图片展示了使用 YOLOv5 模型进行目标检测的结果。具体来说,图片被分成了多个网格,每个网格内可能存在一个或多个目标。以下是每个部分的具体含义:
1. 图片的名称和检测结果的置信度阈值。
2. 检测到的目标的数量。
3. 检测结果的分类标签和置信度,例如“person”和“0.99”表示检测到了一个人,并且置信度为 0.99。
4. 目标的边界框,用矩形框住目标的位置。
5. 目标的中心点坐标和宽高。
6. 目标的面积。
7. 目标的长宽比。
8. 目标的角度,表示目标相对于水平的旋转角度。
9. 目标在图像中的占比,表示目标在整张图片中的面积占比。
10. 目标的轮廓线,用矩形框住目标的轮廓线。
相关问题
解释一下这张图片每个部分的意思,这是yolov5深度学习实验结果 https://free.wzznft.com/i/2023/05/03/vkr90l.png
这张图片是 YOLOv5 深度学习模型在检测物体方面的实验结果。以下是每个部分的解释:
1. 图片编号:这是测试图片的编号。
2. 原图:这是测试图片的原图。
3. 检测结果:这是 YOLOv5 模型检测出的物体结果。每个框包含了检测到的物体类别和置信度。
4. 物体类别:这是检测到的物体类别。
5. 置信度:这是模型对检测到的物体类别的置信度。
6. 检测时间:这是模型检测出物体所需的时间。
7. 统计数据:这是模型检测的统计数据,包括总检测数、检测正确数、漏检数和误检数等。
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free 是清华大学开源软件镜像站提供的 Anaconda 免费包的网址,适用于 Anaconda 或 Miniconda 环境下的 Python 包管理器 conda 安装的免费软件包。这些包包括了各种科学计算、数据分析和机器学习等领域相关的 Python 包,例如 numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn等。
您可以使用conda包管理器添加清华大学开源镜像源,使用该镜像源下载Anaconda免费包,具体操作方法如下:
1. 打开命令行工具,输入如下命令,添加清华镜像源:
```shell
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
```
2. 更新conda,使配置生效
```shell
conda update conda
```
3. 搜索要安装的包,例如numpy
```shell
conda search numpy
```
4. 安装要安装的包,例如numpy
```shell
conda install numpy
```
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