yolov5s中test.py有什么用
时间: 2023-09-29 10:05:09 浏览: 40
在YOLOv5中,test.py是用来测试训练好的模型在一组图片或视频上的表现的脚本文件。它可以通过命令行参数指定要测试的图片或视频的路径,以及输出结果的保存路径。测试完成后,它将在输出路径下生成一个JSON格式的文件,其中包含检测到的对象的边界框位置、类别和置信度等信息。该文件可以用于后续的分析和可视化。同时,test.py还支持多种测试模式和测试参数的设置,以满足不同场景下的需求。
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yolov5里test.py的运行代码
你可以使用以下代码来运行Yolov5的test.py脚本:
```python
import torch
import argparse
import yaml
from models.experimental import attempt_load
from utils.datasets import LoadImages
from utils.general import check_img_size, non_max_suppression, scale_coords
from utils.plots import plot_one_box
from utils.torch_utils import select_device
def run_yolov5_test(weights, img_size=640):
# 设置设备
device = select_device('')
# 模型加载
model = attempt_load(weights, map_location=device)
imgsz = check_img_size(img_size, s=model.stride.max())
# 数据加载
dataset = LoadImages('path/to/your/images', img_size=imgsz)
# 推理
for path, img, im0s, vid_cap in dataset:
img = torch.from_numpy(img).to(device)
img = img.float() # uint8 to fp16/32
img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0
if img.ndimension() == 3:
img = img.unsqueeze(0)
# 推理
pred = model(img)[0]
pred = non_max_suppression(pred, 0.4, 0.5)
# 可视化
for det in pred:
if len(det):
det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0s.shape).round()
for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}'
plot_one_box(xyxy, im0s, label=label, color=colors[int(cls)], line_thickness=3)
# 显示图像
cv2.imshow('image', im0s)
cv2.waitKey(0)
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--weights', type=str, default='yolov5s.pt', help='path to weights file')
parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)')
args = parser.parse_args()
run_yolov5_test(args.weights, args.img_size)
```
请确保根据你的实际情况修改所需的路径和参数。还要记得在运行之前安装所需的依赖,你可以在Yolov5的官方GitHub页面中找到更多关于运行测试脚本的详细说明。
yolov5 test.py
您可以使用以下代码作为`test.py`文件中的基本模板来测试 YOLOv5 模型:
```python
import torch
from PIL import Image
# 加载模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')
# 选择设备 (CPU 或 GPU)
device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu')
# 将模型移动到所选设备上
model.to(device)
# 读取测试图像
image = Image.open('path/to/your/image.jpg').convert('RGB')
# 执行推理
results = model(image)
# 处理结果
results.print()
results.show() # 显示结果
# 保存结果
results.save() # 默认保存在 'runs/detect' 目录下
```
请将 `'path/to/your/image.jpg'` 替换为您要测试的图像的实际路径。此代码将使用 YOLOv5 模型对图像进行推理并显示结果。您可以选择将结果保存在 `runs/detect` 目录下。
确保您已经安装了 YOLOv5 所需的依赖项,可以使用以下命令安装:
```
pip install -U git+https://github.com/ultralytics/yolov5.git
```
希望这可以帮助您进行 YOLOv5 的测试!如果您有其他问题,请随时提问。