You Only Look Once(YOLO)是一个用C编写的实时对象检测系统。使用此标签可以了解有关YOLO编译和安装,用法及其特性和功能的问题。
基于以下站点:基于 yolo 的预测 我已经实现了以下代码: 从 ultralytics 导入 YOLO # 从头开始构建 YOLOv6n 模型 模型 = YOLO("yolov10n.pt") 结果...
尝试检测和分类我的帧时出错。函数 xyxy 不存在。我该如何解决?
我有这个系统: 我的检测器是在自定义数据集上微调的 YOLOv8 模型 我的分类器是 EfficientNetB3,这个也进行了微调 现在我想在视频上组合并测试它们。所以我...
我运行这个命令 ./暗网探测器训练数据/obj.data cfg/yolov3_training.cfg back/last_4_4_7pm.weights /back -dont_show -gpus 0 但 gou 未被使用且 0 % 这是我的 makefile;: %cd 达...
show_labels=False, show_conf=False 参数不起作用(ultralytics==8.2.25)
我使用YOLO(v8.2.25),当我运行下面的代码时,它不起作用: 模型 = YOLO(模型路径) 结果 = model.predict(self.image_path, show_labels=False, show_conf=False) 结果[0].保存(文件名=
我正在使用 YOLOv5 训练模型来识别纸牌游戏中的纸牌。我从预训练的模型 yolov5s.pt 开始,我的数据集包含 138 张图像。然而,准确率和 mAP 都很低
我有一个图像数据集,其中包含 10 个不同的对象类及其边界框。我想训练一个模型来预测物体最可能的位置。 输入: 画布尺寸(宽x高)例如:1024...
我正在尝试修改车道检测项目的 YOLO 代码,但它没有按我的预期工作。 我修改了 darknet_images.py 以不绘制边界框,而是使用坐标来绘制
我训练了一个“YOLOx”模型,我需要获得测试数据上模型评估结果的混淆矩阵。 “Yolox”似乎没有直接的方法。
我训练了YOLOV8模型来识别十字路口中的物体(即汽车、道路等)。 它工作正常,我可以将输出作为图像,并分割感兴趣的对象。 然而,什么...
在与我之前训练的数据集不同的数据集上训练 yolov8 变得非常慢
我正在尝试在与我之前训练过的数据集不同的数据集上训练yolov8。尽管这是一个较小的数据集,但即使 1 个 epoch 也需要极长的时间才能完成。还有人吗
如何在多个图像上运行 cv::dnn::blobFromImages 并解释它
我需要在 C++ 中的多个图像上运行 cv::dnn::blobFromImages 来检测对象,比 cv::dnn::blobFromImage 的一张图像更快。但正如你所知,blob 是一个 Mat 文件,所以我怎么能改变...
在 Yolov7 中,我使用以下代码来测试整个文件夹图像: python test.py --save-txt --data data/coco.yaml --save-conf --conf 0.1 --weights yolov7_20240316best.pt --task test --name 0316conf01 现在我...
在 Yolov7 中,我使用此代码来测试整个文件夹图像。 python test.py --save-txt --data data/coco.yaml --save-conf --conf 0.1 --weights yolov7_20240316best.pt --task test --name 0316conf01 现在我...
在 Yolov7 中,我使用此代码来测试整个文件夹图像。 python test.py --save-txt --data data/coco.yaml --save-conf --conf 0.1 --weights yolov7_20240316best.pt --task test --name 0316conf01 现在我...
如何判断检测到的物体是水平还是垂直位置并测量CV中的长度(使用YOLO)
我是计算机视觉新手,已成功检测到图像中的对象。现在,我需要确定检测到的物体是水平放置还是垂直放置,并且我还需要...
我正在使用 Yolov3 模型以及从 Kaggle 收到的数据集来训练模型。模型训练已完成,我将新权重添加到备份文件夹中。我经营我培训的水果之一...
我通过绘制 roi 裁剪了 yolo 数据集中的图像。图片仅在给定坐标的 roi 框架内创建。当我想在其中使用 Yolo 执行对象检测时...
PyTorch 运行时错误:设备 >= 0 && 设备 < num_gpus INTERNAL ASSERT FAILED
我正在尝试使用 YOLOv8 模型进行一些推理,只需使用以下命令: yolo 检测预测源=input.jpg 模型=yolov8n.pt 设备=0 但我收到了与 Py 有关的错误...
Shiny 混合 R 和 Python 中的 Yolov8 CNN 模型
我想使用 R 和 Python 创建一个 Shiny 应用程序,因为 Yolov8 模型是用 Python 开发的。但是,我尝试使用我的应用程序在我的应用程序中调用一些 *py 代码(setup.py,image_classification.py)
我的 YOLO 模型遇到问题。 最初,我用 7 个类对其进行了训练。现在,我想向模型添加 4 个新类。然而,当我将原始 7 个类别的数据与......