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YOLOv5:将模型预测的结果图保存为JPG格式

时间:2024-01-13 14:08:04浏览次数:24  
标签:YOLOv5 help -- parser JPG add path 格式 save



YOLOv5:将模型预测的结果图保存为JPG格式

  • 前言
  • 前提条件
  • 相关介绍
  • 实验环境
  • YOLOv5:将模型预测的结果图保存为JPG格式
  • 代码实现
  • 进行预测
  • 输出结果


YOLOv5:将模型预测的结果图保存为JPG格式_ide

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Python日常小操作专栏、OpenCV-Python小应用专栏、YOLO系列专栏、自然语言处理专栏或我的个人主页查看
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  • 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

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。

实验环境

  • Python 3.x (面向对象的高级语言)

YOLOv5:将模型预测的结果图保存为JPG格式

  • 背景:将模型预测图片结果保存为JPG格式,起到压缩图片大小作用,降低需占用的内存空间。
  • 目录结构示例

代码实现

  • 主要修改官方代码detect.py中148行的save_path变量。

YOLOv5:将模型预测的结果图保存为JPG格式_YOLO_02

# YOLOv5 

标签:YOLOv5,help,--,parser,JPG,add,path,格式,save
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