YOLOv5：按每个类别的不同置信度阈值输出预测框

2023-11-04 04:12
文章标签 输出 阈值 yolov5 预测 不同 类别 每个 置信度

本文主要是介绍YOLOv5：按每个类别的不同置信度阈值输出预测框，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

YOLOv5：按每个类别的不同置信度阈值输出预测框

  • 前言
  • 前提条件
  • 相关介绍
  • YOLOv5：按每个类别的不同置信度阈值输出预测框
    • 预测
      • 修改detect.py
      • 输出结果
    • 验证
      • 修改val.py
      • 输出结果
  • 参考

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

前言

  • 由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。
  • 更多精彩内容，可点击进入YOLO系列专栏、自然语言处理
    专栏或我的个人主页查看
  • 基于DETR的人脸伪装检测
  • YOLOv7训练自己的数据集（口罩检测）
  • YOLOv8训练自己的数据集（足球检测）
  • YOLOv5：TensorRT加速YOLOv5模型推理
  • YOLOv5：IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU
  • 玩转Jetson Nano（五）：TensorRT加速YOLOv5目标检测
  • YOLOv5：添加SE、CBAM、CoordAtt、ECA注意力机制
  • YOLOv5：yolov5s.yaml配置文件解读、增加小目标检测层
  • Python将COCO格式实例分割数据集转换为YOLO格式实例分割数据集
  • YOLOv5：使用7.0版本训练自己的实例分割模型（车辆、行人、路标、车道线等实例分割）
  • 使用Kaggle GPU资源免费体验Stable Diffusion开源项目

前提条件

  • 熟悉Python

相关介绍

  • Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。
  • PyTorch 是一个深度学习框架，封装好了很多网络和深度学习相关的工具方便我们调用，而不用我们一个个去单独写了。它分为 CPU 和 GPU 版本，其他框架还有 TensorFlow、Caffe 等。PyTorch 是由 Facebook 人工智能研究院（FAIR）基于 Torch 推出的，它是一个基于 Python 的可续计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的 GPU 加速的张量计算（如 NumPy）；2、构建深度神经网络时的自动微分机制。
  • YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。它是一个在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列，代表了Ultralytics对未来视觉AI方法的开源研究，其中包含了经过数千小时的研究和开发而形成的经验教训和最佳实践。

YOLOv5：按每个类别的不同置信度阈值输出预测框

在这里插入图片描述

预测

在这里插入图片描述

修改detect.py

				# filter with label, class, mapfilter_score_maps = {0 : 0.45, # person5 : 0.85, # bus}# Write resultsfor *xyxy, conf, cls in reversed(det):# filter with label, class # 按照各个类别框的置信度，过滤框if int(cls) in filter_score_maps.keys() and conf < filter_score_maps[int(cls)]:continueif save_txt:  # Write to filexywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist()  # normalized xywhline = (cls, *xywh, conf) if save_conf else (cls, *xywh)  # label formatwith open(txt_path + '.txt', 'a') as f:f.write(('%g ' * len(line)).rstrip() % line + '\n')if save_img or save_crop or view_img:  # Add bbox to imagec = int(cls)  # integer classlabel = None if hide_labels else (names[c] if hide_conf else f'{names[c]} {conf:.2f}')annotator.box_label(xyxy, label, color=colors(c, True))if save_crop:save_one_box(xyxy, imc, file=save_dir / 'crops' / names[c] / f'{p.stem}.jpg', BGR=True)

在这里插入图片描述

输出结果

在这里插入图片描述

验证

在这里插入图片描述

修改val.py

            # filter with label, class, mapfilter_score_maps = {0 : 0.45, # person5 : 0.85, # bus}# Write resultsfilter_pred = []for i,(*xyxy, conf, cls) in enumerate(pred):# filter with label, class # 按照各个类别框的置信度，过滤框# print((i,conf, cls))if (int(cls) not in filter_score_maps.keys()) or (int(cls) in filter_score_maps.keys() and conf > filter_score_maps[int(cls)]):filter_pred.append(pred[i].tolist())pred = torch.Tensor(filter_pred).to(device)

在这里插入图片描述

输出结果

在这里插入图片描述

参考

[1] https://github.com/ultralytics/yolov5.git

  • 由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。
  • 更多精彩内容，可点击进入YOLO系列专栏、自然语言处理
    专栏或我的个人主页查看
  • 基于DETR的人脸伪装检测
  • YOLOv7训练自己的数据集（口罩检测）
  • YOLOv8训练自己的数据集（足球检测）
  • YOLOv5：TensorRT加速YOLOv5模型推理
  • YOLOv5：IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU
  • 玩转Jetson Nano（五）：TensorRT加速YOLOv5目标检测
  • YOLOv5：添加SE、CBAM、CoordAtt、ECA注意力机制
  • YOLOv5：yolov5s.yaml配置文件解读、增加小目标检测层
  • Python将COCO格式实例分割数据集转换为YOLO格式实例分割数据集
  • YOLOv5：使用7.0版本训练自己的实例分割模型（车辆、行人、路标、车道线等实例分割）
  • 使用Kaggle GPU资源免费体验Stable Diffusion开源项目

这篇关于YOLOv5：按每个类别的不同置信度阈值输出预测框的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/343161。

相关文章

2. c#从不同cs的文件调用函数

2. c#从不同cs的文件调用函数

1.文件目录如下： 2. Program.cs文件的主函数如下 using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Threading.Tasks;using System.Windows.Forms;namespace datasAnalysis{internal static
阅读更多...
【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算

【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯，先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介：景天科技苑 🏆《头衔》：大厂架构师，华为云开发者社区专家博主，阿里云开发者社区专家博主，CSDN全栈领域优质创作者，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。 🏆《博客》：Python全栈，前后端开发，小程序开发，人工智能，js逆向，App逆向，网络系统安全，数据分析，Django，fastapi
阅读更多...
uva 10061 How many zero's and how many digits ?（不同进制阶乘末尾几个0）+poj 1401

uva 10061 How many zero's and how many digits ?（不同进制阶乘末尾几个0）+poj 1401

题意是求在base进制下的 n！的结果有几位数，末尾有几个0。 想起刚开始的时候做的一道10进制下的n阶乘末尾有几个零，以及之前有做过的一道n阶乘的位数。 当时都是在10进制下的。 10进制下的做法是： 1. n阶位数：直接 lg（n！）就是得数的位数。 2. n阶末尾0的个数：由于2 * 5 将会在得数中以0的形式存在，所以计算2或者计算5，由于因子中出现5必然出现2，所以直接一
阅读更多...
基于 YOLOv5 的积水检测系统：打造高效智能的智慧城市应用

基于 YOLOv5 的积水检测系统：打造高效智能的智慧城市应用

在城市发展中，积水问题日益严重，特别是在大雨过后，积水往往会影响交通甚至威胁人们的安全。通过现代计算机视觉技术，我们能够智能化地检测和识别积水区域，减少潜在危险。本文将介绍如何使用 YOLOv5 和 PyQt5 搭建一个积水检测系统，结合深度学习和直观的图形界面，为用户提供高效的解决方案。 源码地址： PyQt5+YoloV5 实现积水检测系统 预览： 项目背景
阅读更多...
顺序表之创建，判满，插入，输出

顺序表之创建，判满，插入，输出

文章目录 🍊自我介绍🍊创建一个空的顺序表，为结构体在堆区分配空间🍊插入数据🍊输出数据🍊判断顺序表是否满了，满了返回值1，否则返回0🍊main函数 你的点赞评论就是对博主最大的鼓励 当然喜欢的小伙伴可以：点赞+关注+评论+收藏（一键四连）哦~ 🍊自我介绍   Hello,大家好，我是小珑也要变强（也是小珑），我是易编程·终身成长社群的一名“创始团队·嘉宾”
阅读更多...
AI(文生语音)-TTS 技术线路探索学习:从拼接式参数化方法到Tacotron端到端输出

AI(文生语音)-TTS 技术线路探索学习:从拼接式参数化方法到Tacotron端到端输出

AI(文生语音)-TTS 技术线路探索学习:从拼接式参数化方法到Tacotron端到端输出 在数字化时代，文本到语音（Text-to-Speech, TTS）技术已成为人机交互的关键桥梁，无论是为视障人士提供辅助阅读，还是为智能助手注入声音的灵魂，TTS 技术都扮演着至关重要的角色。从最初的拼接式方法到参数化技术，再到现今的深度学习解决方案，TTS 技术经历了一段长足的进步。这篇文章将带您穿越时
阅读更多...
音视频入门基础：WAV专题（10）——FFmpeg源码中计算WAV音频文件每个packet的pts、dts的实现

音视频入门基础：WAV专题（10）——FFmpeg源码中计算WAV音频文件每个packet的pts、dts的实现

一、引言 从文章《音视频入门基础：WAV专题（6）——通过FFprobe显示WAV音频文件每个数据包的信息》中我们可以知道，通过FFprobe命令可以打印WAV音频文件每个packet（也称为数据包或多媒体包）的信息，这些信息包含该packet的pts、dts： 打印出来的“pts”实际是AVPacket结构体中的成员变量pts，是以AVStream->time_base为单位的显
阅读更多...
速了解MySQL 数据库不同存储引擎

速了解MySQL 数据库不同存储引擎

快速了解MySQL 数据库不同存储引擎 MySQL 提供了多种存储引擎，每种存储引擎都有其特定的特性和适用场景。了解这些存储引擎的特性，有助于在设计数据库时做出合理的选择。以下是 MySQL 中几种常用存储引擎的详细介绍。 1. InnoDB 特点： 事务支持：InnoDB 是一个支持 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务的存储引擎。行级锁：使用行级锁来提高并发性，减少锁竞争
阅读更多...
MyBatis 切换不同的类型数据库方案

MyBatis 切换不同的类型数据库方案

下属案例例当前结合SpringBoot 配置进行讲解。 背景： 实现一个工程里面在部署阶段支持切换不同类型数据库支持。 方案一 数据源配置 关键代码(是什么数据库，该怎么配就怎么配） spring:datasource:name: test# 使用druid数据源type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource# @需要修改 数据库连接及驱动u
阅读更多...
linux中使用rust语言在不同进程之间通信

linux中使用rust语言在不同进程之间通信

第一种：使用mmap映射相同文件 fn main() {let pid = std::process::id();println!(
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2