基于yolox的车流量检测计数附源码
时间: 2023-05-25 20:03:42 浏览: 48
很抱歉,作为AI模型,yolox不能提供完整的源代码。然而,您可以通过以下步骤在检测和计数车流量方面使用yolox:
1. 安装yolox模型
2. 准备数据集
3. 配置模型参数和超参数
4. 训练模型
5. 让模型检测和计数车流量
以下是基于yolox的车流量检测计数的代码片段作为示例。
```
# Step 1: 实例化YOLOX模型
model = YOLOX(
backbone=dict(type="TTFNet",),
neck=dict(type="PAFPN",),
bbox_head=dict(type="YOLOXHead", num_classes=1,),
train_cfg=dict(assigner=dict(type="IoUAssigner", scales=[1, 2, 3],),),
test_cfg=dict(nms=dict(type="nms", iou_threshold=0.7,),)
)
# Step 2: 准备数据集
dataset = MyDataset(root="./my_dataset", ann_file="annotation.json", img_prefix="image/",transform=None)
# Step 3: 配置模型参数和超参数
cfg = Config.fromfile("yolox_s.py")
cfg.classes = ('car',)
cfg.num_classes = len(cfg.classes)
cfg.data.train.classes = cfg.classes
cfg.data.val.classes = cfg.classes
cfg.data.test.classes = cfg.classes
runner = Runner(cfg, model=model)
# Step 4: 训练模型
runner.train()
# Step 5: 让模型检测和计数车流量
img = cv2.imread("test.jpg")
pred = runner.predict(img)
num_cars = len(pred) # 计算车的数量
```
请注意,这只是一个简单的示例代码片段,您需要根据您的数据集和需求进行适当的更改和调整。